2)NaN具有传递性 训练的时候,如果某个地方炸了或者发生了除零错,在设备上是不会触发中断的。这个时候如果污染了你的参数,会导致一部分或者全部参数数值变成NaN。然后后面的batch就全是NaN了,然后这组模型的网络权重参数就废了。 3)初始化设置不合理 文本在embedding操作时,使用了默认参数进行初始, tf.keras.layers...
Loss是使用MNIST数字集上的Keras的NAN Loss是指在机器学习中用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标。在深度学习中,常用的损失函数有均方误差(Mean Squared Error,MSE)、交叉熵(Cross Entropy)等。 对于使用MNIST数字集上的Keras的NAN,NAN通常表示"not a number",即非数字。在机器学习中,如果损失函数的计算结...
keras写的代码训练过程中loss出现Nan 损失函数是通过keras已经封装好的函数进行的线性组合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred) + categorical_crossentropy(y_true, y_pred) + 2 * mean_absolute_error(y_true, y_pred) 在训练的过程中出现Na...
长短期记忆（LSTM）循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出（...
首先在网络的每个步骤后添加一个if,看是否产生 nan 给每个print(1)打上 断点,然后调试 ,等程序跳进断点,此时是第一次出现nan,因此可以追查问题,不然后面一更新就全是nan了。 把断点的print(1)换成打印参数 看看是否是权重的原因,同时看看前面的是否有为0的输出,作为这一层的输入。 ......
6 设置远距离的Label会得到NAN 标记[0..100]的训练没问题, 标签[0..100]加上一个附加标签8000,然后得到了NAN。 fromkeras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation import numpy as np X=np.random.random(size=(20,5)) ...
在这个上面进行1000个epoch的训练，看网络是否会过拟合，也就是loss变得非常低，而不是nan。
深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因 1. 学习率太大,步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的。 2. 网络结构不合理,导致的Non 1. 增加或者减少网络的深度 2. 增加网络的宽度 3. 不当的损失函数 4. relu和softmax两层不要连着用,最好将relu改成tanh,也算一个技巧。
6. 如果训练中发现loss的值为NAN,这时可能的原因如下: (1)学习率太高 (2)如果是自己定义的损失函数,这时候可能是你设计的损失函数有问题 7. 对于新手来说,一个比较困惑的地方可能就是不明白,loss值和acc之间的关系,有时候即使acc高,但是loss值也高 ...
keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, ...