tensorflow 訓練的時候loss=nan
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 ...
原文：keras訓練cnn模型時loss為nan
keras訓練cnn模型時loss為nan .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 即損失函數用的是categorical crossentropy所以，在pycharm中雙擊shift鍵，尋找該函數，會出現keras.loss模塊中有 ...
2019-03-25 10:03 0 3316 推薦指數：
相關推薦
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： 1. 減小solver.prototxt中的base_lr，至少減小一個數量級。如果有多個loss ...
keras寫的代碼訓練過程中loss出現Nan
損失函數是通過keras已經封裝好的函數進行的線性組合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred) + categorical_crossentropy ...
在訓練CNN時，loss穩定在log(類別數)
參見知乎問題！ https://www.zhihu.com/question/275774218 很多框架都會有一個問題，當卷積 weight NaN 之后，卷積的 output 會變成 NaN。然后過了一個 FC，就變成正常的數字了，但是這時候所有 channel ...
使用tensorflow訓練模型時可能出現nan的幾種情況
最近在做基於MTCNN的人臉識別和檢測的項目，在訓練模型的過程中總是會不定時地出現損失值為nan的情況，Debug了好久終於找到了問題所在，這里總結以下可能出現nan的幾種情況： 1、在分類問題中，我們經常使用到交叉熵損失函數，需要注意的是：由於交叉熵損失函數里有對數計算，因此對數的真數部分 ...
網絡訓練loss為nan的解決的辦法。
1、檢查輸入數據和target中是否有 nan 值。 np.any(np.isnan(x)) np.any(np.isnan(target)) 2、減小loss 3、rnn中發生梯度爆炸，檢查參數值和參數梯度，截斷梯度。 ...
tensorflow 訓練網絡loss突然出現nan的情況
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 ...