出现loss为nan 可能是使用了relu激活函数,导致的.因为在负半轴上输出都是0 ...
keras训练cnn模型时loss为nan .首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile loss categorical crossentropy , optimizer sgd , metrics accuracy 即损失函数用的是categorical crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有 ...
2019-03-25 10:03 0 3316 推荐指数:
出现loss为nan 可能是使用了relu激活函数,导致的.因为在负半轴上输出都是0 ...
梯度爆炸 原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续 现象:观察log,注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大,最终超过了浮点型表示的范围,就变成了NaN。 措施: 1. 减小solver.prototxt中的base_lr,至少减小一个数量级。如果有多个loss ...
损失函数是通过keras已经封装好的函数进行的线性组合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred) + categorical_crossentropy ...
参见知乎问题! https://www.zhihu.com/question/275774218 很多框架都会有一个问题,当卷积 weight NaN 之后,卷积的 output 会变成 NaN。然后过了一个 FC,就变成正常的数字了,但是这时候所有 channel ...
最近在做基于MTCNN的人脸识别和检测的项目,在训练模型的过程中总是会不定时地出现损失值为nan的情况,Debug了好久终于找到了问题所在,这里总结以下可能出现nan的几种情况: 1、在分类问题中,我们经常使用到交叉熵损失函数,需要注意的是:由于交叉熵损失函数里有对数计算,因此对数的真数部分 ...
1、检查输入数据和target中是否有 nan 值。 np.any(np.isnan(x)) np.any(np.isnan(target)) 2、减小loss 3、rnn中发生梯度爆炸,检查参数值和参数梯度,截断梯度。 ...
1、问题描述:开始训练一切都是那么的平静,很正常! 突然loss变为nan,瞬间懵逼! 2、在网上看了一些解答,可能是梯度爆炸,可能是有关于0的计算。然后我觉得可能是关于0的吧,然后进行了验证。 3、验证方法:因为我使用的是softmax loss, 我直接打印每一步的输出向量中的最大值 ...