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 ...

剛開始訓練一個模型，自己就直接用了，而且感覺訓練的數據量也挺大的，因此就沒有使用正則化， 可能用的少的原因，我也就不用了，后面，訓練到一定程度，accuracy不上升，loss不下降，老是出現loss=nan，輸出的結果也就直接不預測，比如 訓練二分類器，直接判斷固定為某一類別（比如固定 ...

kears fit_generator 之后，如何獲取 loss 損失的值。比方說，train_loss 和 val_loss 的值 　　model = Model([model_body.input, *y_true], model_loss) 　　model.fit_generator ...

1.損失函數---------經典損失函數--------交叉熵：交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，它是分類問題中使用比較廣的一種損失函數。通過q來表示p的交叉熵為： Softmax將神經網絡前向傳播得到的結果變成概率分布，原始神經網絡的輸出被用作置信度來生成新的輸出，而新的輸出滿足 ...

症狀：前向計算一切正常、梯度反向傳播的時候就出現異常，梯度從某一層開始出現Nan值（Nan: Not a number縮寫，在numpy中，np.nan != np.nan，是唯一個不等於自身的數）。 フォワードの計算に異常なしでも、その模型の変量をアプデートする時に異常な數字が出る ...

https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html 這個鏈接也比較詳細 ...

經典的損失函數----交叉熵 1 交叉熵: 　　分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 　　給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為:　　H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 　　當事件總數是一定的時候， 概率函數滿足： 任意x p(X ...

python中nan值判斷與處理 　　針對計算 metrics 的平均值的時候，最終結果都是 nan，需要提前判斷，然后剔除掉。 pandas 里面 NaN 判斷，如下： bm_waybill_id arrive_lat arrive_lng ...