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 ...

刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出现loss=nan，输出的结果也就直接不预测，比如 训练二分类器，直接判断固定为某一类别（比如固定 ...

kears fit_generator 之后，如何获取 loss 损失的值。比方说，train_loss 和 val_loss 的值 　　model = Model([model_body.input, *y_true], model_loss) 　　model.fit_generator ...

1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。通过q来表示p的交叉熵为： Softmax将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，原始神经网络的输出被用作置信度来生成新的输出，而新的输出满足 ...

症状：前向计算一切正常、梯度反向传播的时候就出现异常，梯度从某一层开始出现Nan值（Nan: Not a number缩写，在numpy中，np.nan != np.nan，是唯一个不等于自身的数）。 フォワードの計算に異常なしでも、その模型の変量をアプデートする時に異常な数字が出る ...

https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html 这个链接也比较详细 ...

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 　　分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 　　给定两个概率分布p和q, 交叉熵为:　　H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 　　当事件总数是一定的时候， 概率函数满足： 任意x p(X ...

python中nan值判断与处理 　　针对计算 metrics 的平均值的时候，最终结果都是 nan，需要提前判断，然后剔除掉。 pandas 里面 NaN 判断，如下： bm_waybill_id arrive_lat arrive_lng ...