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 ...

keras训练cnn模型时loss为nan 1.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 ...

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。　 ...

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 ...

搭建普通的卷积CNN网络。 nan表示的是无穷或者是非数值，比如说你在tensorflow中使用一个数除以0，那么得到的结果就是nan。 在一个matrix中，如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的。 当使用 ...

=,logits=)函数计算输出与标签的损失，发现损失值一直在增大，直到nan。然后打印了输出值，发现也 ...

今天训练keras时，发现在某些参数下，训练过程中的loss和acc在开始就很差（loss很大，acc很小，大概0.1左右）然后就稳定不变了，经过思考发现可能是步长设置的太大了，于是改变步长，小于默认值0.001，定为0.0005。效果显著提升。代码： train ...

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 ...