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 ...
.訓練到一半或者剛開始save ckpt的時候會出現如下問題 .根據https: blog.csdn.net qq article details 調大訓練batch size,沒有成功 .根據https: blog.csdn.net jairana article details fine tune batch norm False,沒有成功,learning rate已經是 . 了 .將ex ...
2019-10-15 20:31 0 765 推薦指數:
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 ...
現在一直在用TensorFlow訓練CNN和LSTM神經網絡,但是訓練期間遇到了好多坑,現就遇到的各種坑做一下總結 1.問題一;訓練CNN的時候出現nan CNN是我最開始接觸的網絡,我的研究課題就是利用CNN,LSTM等網絡對人體動作做識別。動作數據來源於手機的加速度計,做動作的人在固定 ...
問題:在本地開發時使用的是oracle jdk8,沒有問題,但是生產上面使用的是openjdk-8u252-b09,生成圖片時一直報Invalid argument to native writeImage 代碼(報錯diam): 解決: 將上面紅色的代碼 ...
背景 在大多數情況下人們都傾向於使用某些量化指標的平均值,例如CPU的平均使用率、頁面的平均響應時間。這種方式的問題很明顯,以系統API調用的平均響應時間為例:如果大多數API請求都維持在100ms ...
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、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 ...
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 ...
用法: 1、tf.summary.scalar 用來顯示標量信息,其格式為: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None ...