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 ...

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。　 ...

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 ...

搭建普通的卷積CNN網絡。 nan表示的是無窮或者是非數值，比如說你在tensorflow中使用一個數除以0，那么得到的結果就是nan。 在一個matrix中，如果其中的值都為nan很有可能是因為采用的cost function不合理導致的。 當使用 ...

=,logits=)函數計算輸出與標簽的損失，發現損失值一直在增大，直到nan。然后打印了輸出值，發現也 ...

今天訓練keras時，發現在某些參數下，訓練過程中的loss和acc在開始就很差（loss很大，acc很小，大概0.1左右）然后就穩定不變了，經過思考發現可能是步長設置的太大了，於是改變步長，小於默認值0.001，定為0.0005。效果顯著提升。代碼： train ...

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 ...