YOLO V3 loss為Nan
之前在用yolo v3訓練自己的數據集的時候，會出現loss=nan的情況。這邊給出一點解決方法。 1.查看是否為代碼問題，在計算損失時是否出現負數，分母為0等情況。 2.檢查數據集文件是否標識正確。 3.每一次batch，打印一次loss，檢查是否出現梯度爆炸的情況。若有loss=inf ...
原文：yolo v3 loss=nan, Avg loss=nan的一種原因
我這里是由於數據整理錯誤導致的，同一標注區域重復 次送入模型，具體如下： 上述為 張圖片的標注數據， 行和 行重復。 訓練過程中，批輸出的loss初期逐漸減少至一定值后出現快速增長，最后變成nan. 這個原因還不太清晰，個人感覺是相同的數據導致梯度變化變為 ，導致了梯度消失。 ...
2019-11-15 17:28 0 840 推薦指數：
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使用caffe訓練時Loss變為nan的原因總結
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如何解決loss NAN的問題
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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。 ...
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