keras訓練cnn模型時loss為nan
keras訓練cnn模型時loss為nan 1.首先記下來如何解決這個問題的：由於我代碼中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即損失函數 ...
原文：使用caffe訓練時Loss變為nan的原因總結
梯度爆炸 原因：梯度變得非常大，使得學習過程難以繼續 現象：觀察log，注意每一輪迭代后的loss。loss隨着每輪迭代越來越大，最終超過了浮點型表示的范圍，就變成了NaN。 措施： . 減小solver.prototxt中的base lr，至少減小一個數量級。如果有多個loss layer，需要找出哪個損失層導致了梯度爆炸，並在train val.prototxt中減小該層的loss weigh ...
2017-12-25 21:47 0 2110 推薦指數：
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訓練loss不下降原因集合
原文：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555 train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習; train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合; train ...