出現loss為nan 可能是使用了relu激活函數,導致的.因為在負半軸上輸出都是0 ...

1、問題描述：開始訓練一切都是那么的平靜，很正常！ 　　突然loss變為nan，瞬間懵逼！ 2、在網上看了一些解答，可能是梯度爆炸，可能是有關於0的計算。然后我覺得可能是關於0的吧，然后進行了驗證。 3、驗證方法：因為我使用的是softmax loss， 我直接打印每一步的輸出向量中的最大值 ...

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 ...

的問題。 定位loss NAN的方法 　　使用tensorflow的代碼調試模塊tfdbg，可以看到運 ...

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： 1. 減小solver.prototxt中的base_lr，至少減小一個數量級。如果有多個loss ...

在訓練的過程中經常會出現loss=NaN的情況，在網上查了查一般做法是減小學習速率或者增大batch_size。嘗試了一下減小學習速率，可以解決問題。但是不明白為什么。所以整理了一下loss為nan的問題。 現在依然不清楚為什么減小學習速率會解決這個問題，請各位不吝賜教 ...

。 我的解決辦法一般以下幾條：1、數據歸一化（減均值，除方差，或者加入normalization， ...

1.train loss 不斷下降，dev（或test） loss不斷下降：說明網絡仍在學習。 2.train loss 不斷下降，dev（或test） loss趨於不變：說明網絡過擬合。 3.train loss 趨於不變，dev（或test） loss不斷下降：說明數據集100%有問題 ...