解决Caffe训练过程中loss不变问题

caffe中<em>loss</em>保持87.33和0.69的解决办法

用keras构建了一个简单神经网络,loss一直卡在0.69不动

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tensorflow训练网络时loss出现nan值，准确率为0的问题解决方法（尝试）

问题：在使用tensorflow<em>训练</em>网络的时候，发现每次一个batch<em>训练</em>时，它的<em>loss</em>都为nan,导致准确率都为0。nan是代表无穷大或者非数值，一般在一个数除以0时或者log(0)时会遇到无穷大，所以你就要想想是否你在计算损失函数的时候，你的网络输出为0，又计算log,从而导致出现nan。网上也有很多原因的解释，比如学习率过大，batch过大，或者本身数据就很脏等等原因，我尝试减小学习率，从...

train loss经常出现0怎么回事

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caffe 训练模型 loss为很小的数字 且呈现周期性现象 的原因 （shuffle参数的作用）

最近在用caffe<em>训练</em>自己的SSD模型，结果发现<em>loss</em>会跳到一个几乎为0的数字，然后又会跳出来，之后<em>一直</em>出现周期性的现象，如图： 找了很多的原因，没在网上找到相同的问题，倒是有人提到产生数据集要采用shuffle参数，我自己也知道这个参数，但是没太在意。最终发现在生成数据集的时候，只要加上shuffle参数就可以了。 后来自己也思考了一下原因，可能是没有shuffle的情况下，连续几...

深度学习loss下降，精度不提高，怎么解？

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TensorFlow学习（一）——tensorboard，可视化（如制作loss损失变化图【重要】）summary/scalar/histogram/FileWriter

TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示<em>训练</em>和测试过程中各层参数的<em>变化</em>情况，也是现实神经网络流程图，分为四个部分，第一部分介绍步骤，第二部分是完整代码，第三部分是运行结果。 第一部分：基本步骤 A、神经网络流程图 所有流程图需要添加如下小部件：，网络层层（layer），输入（input-x,input-y),权重(weigh...

训练及loss以及测试集loss之间关系

转载自：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555 一，train <em>loss</em>与test <em>loss</em>结果分析 4666 train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>不断下降，说明网络仍在学习; train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>趋于不变，说明网络过拟合; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>...

深度学习---之不同loss的变化情况，之有可能的问题

转载：http://doc.okbase.net/jacke121/archive/283490.html

keras GAN训练是loss不发生变化，accuracy一直为0.5

可能是激活层的激活方式与损失函数不匹配。 一般使用sigmoid，损失函数使用binary_crossentropy ；使用softmax，损失函数使用categorical_crossentropy。 作者：Yohanna 链接：https://www.zhihu.com/question/36307214/answer/364963552 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获...

关于训练时Loss值不变的情况分析

今天在搭建简单模型<em>训练</em>花数据的时候发现<em>loss</em>,始终为一个数。 <em>loss</em>:实际输出值和标签值之间的误差距离。在分类任务中，如何评判输出和期望之间的接近？ 交叉熵：刻画了两个概率分布之间的距离。是分类问题中应用比较广的一种损失函数。 反向更新权重：有了损失函数，知道了实际输出和真实值之间的距离，用梯度求导更新权重。 学习率：公式中的a就是学习率，表示的是每次权重更新的大小。 学习率设置...

Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题

相信很多人都遇到过<em>训练</em>一个deep model的过程中，<em>loss</em><em>突然</em>变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。 一般来说，出现NaN有以下几种情况： 1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN

deeplab v3+训练loss不收敛问题

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训练loss不下降原因集合

一，train <em>loss</em>与test <em>loss</em>结果分析 train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>不断下降，说明网络仍在学习; train <em>loss</em> 不断下降，test <em>loss</em>趋于不变，说明网络过拟合; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>不断下降，说明数据集100%有问题; train <em>loss</em> 趋于不变，test <em>loss</em>趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率...

用自制数据训练修改过的基于caffe的fcn网络时loss在一个较大值震荡的解决方法

基于caffe的fcn网络<em>训练</em>自制数据时<em>loss</em>在一个较大值震荡的解决方法 用自己数据<em>训练</em>修改后的fcn网络，可能会遇到<em>loss</em>在一个较大值附近震荡。通过查询资料和借助网络资源，初步有两个比较好的方法来处理这个问题；<em>训练</em>网络时初始化权重对<em>训练</em>的影响比较大。做过这样的测试，<em>训练</em>网络数据利用默认初始化方式，<em>loss</em>降到一个较大值附近就不下降了。通过已有网络赋值，或者其他初始化权重方式可以获得不错

yolov3训练loss为0

总结一下，<em>loss</em>为空就是没有标签，数据的问题。经过调查发现，是因为labels中文件为空是因为voc_label.py中的 classes 与数据中标签没有对上，所以labels中文件都为空，classes修改为自己的就可以了代码如下：import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import listdir...

Tensorflow交叉熵计算错误

转载请标明出处：小帆的帆的专栏出现错误的原因-y * np.log(a) - (1-y) * np.log(1 - a)当a = y = 0.0, y * np.log(a) = 0 * -inf = nan 当a = y = 1.0, (1 - y) * np.log(1 - a) = 0 * -inf = nan 出现nan的核心原因是log(0.0) = -inf, 所以a的取值才是关键

使用caffe训练时Loss变为nan的原因

梯度爆炸原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续现象：观察log，注意每一轮迭代后的<em>loss</em>。<em>loss</em>随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了nan。措施：减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。如果有多个<em>loss</em> layer，需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸，并在train_val.prototxt中减小该层的<em>loss</em>_weight，而非是减小

训练网络出现loss突然上升或者直接NaN......

粗略写一下： 解决方式，把初始化方式换掉。。。我们之前用的切断正态分布，，现在考虑下： http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51338178 经验说： 1.一般我们都会用优秀的modelzoo参数初始化我们的参数，可能是这个参数值过大的问题。 2.不恰当的<em>loss</em>函数。 待续......

深度学习---loss变nan

1.梯度爆炸 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代的<em>loss</em>值，你会发现<em>loss</em>随着迭代有明显的增长，最后因为<em>loss</em>值太大以致于不能用浮点数去表示，所以变成了NaN。 可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中base_lr，降低一个数量级（至少）。如果在你的模型中有多个<em>loss</em>...

训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？（转）

转自：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8603750.htmlfrom:https://www.zhihu.com/question/49346370 Harick  梯度爆炸了吧。我的解决办法一般以下几条：1、数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等）；2、更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier...

记录模型训练时loss值的变化

记录<em>训练</em>过程中的每一步的<em>loss</em><em>变化</em> if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : <em>loss</em> = {}'.format( step, total_steps, np.mean(total_<em>loss</em>))) sys.stdout.flus...

深度神经网络训练过程中，损失函数的值没有变化

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CRNN训练accurary一直为0是怎么回事

出现这个情况可能有两种原因，一是数据标签错了，二是学习率没设置的原因。 我遇到的是第二个原因，已经成功解决。crnn<em>训练</em>时有很多参数需要设置，源码提供了默认值，其中学习率（lr）的默认设为0.01。如果自己<em>训练</em>的话，把lr设置为0.001甚至0.0001，就不会出现<em>loss</em>很大、accurary很低的情况。 之前<em>训练</em>时使用默认的lr，<em>训练</em>时accurary为0,。重新设置lr为0.0001，a...

caffe训练数据时，accuracy 一直是0

出现这种情况是因为caffe要求分类编号是从0开始。只需要将分类重新编号就ok~

Loss和神经网络训练

出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50521064  声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1.<em>训练</em> 在前一节当中我们讨论了神经网络静态的部分：包括神经网络结构、神经元类型、数据部分、损失函数部分等。这个部分我们集中讲讲动态的部分，主要是<em>训练</em>的事情，集中在实际工程实践<em>训练</em>过程中要注意的一些点，如何找到最合适的

深度学习中的损失函数总结

图片分类里的Center Loss 目标函数,损失函数,代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见

【深度学习：CNN】GoogLeNet （1）

参考博客：http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/50471289#t0 具体网络配置如链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_<em>googlenet</em>/train_val.prototxt         保证计算资源不变（cpu/memory）的基础上

TensorFlow训练网络过程中出现NAN值

在神经网络<em>训练</em>过程中，可能会出现Weight/Bias等值为NaN(Not a Number)的问题，这是因为在<em>训练</em>过程中权重出现了无穷与非数值的情况。现就出现NAN值问题的原因及解决方案进行总结。未完待续。。。 1. 学习率设置问题 学习率设置不到可能会导致出现NAN值，而且通常是学习率过大导致。 2. 优化器选择问题 在用多元线性回归解决房价预测问题时就遇到过权重出现NAN值问题。先采...

caffe 准确率一直震荡，从0到0.6反复

可能原因： 猜测版，未经证实，如有虚言，不要怪我…… 一、学习率太大，一般说法，但是通过lr policy调试学习次数很多之后应该不会出现这种情况吧 二、solver里的test interval* train batch size 应该>=train image 总数，保证全部图片循环一轮之后再测试。之前我就是test interval设的太小了，导致accuracy<em>一直</em>震荡……    

caffe训练时loss=nan的原因

梯度爆炸      梯度变得非常大，最后<em>loss</em>全为nan，每一轮迭代后的<em>loss</em>，其随着迭代次数的增加，最后超出浮点型表示的范围就是nan。 原因：       1、基础学习率base_lr可能太大，一般要降低至少一个数量级       2、具体哪个层的<em>loss</em>梯度爆炸，具体减小该层的<em>loss</em>_weight       3、预<em>训练</em>模型不适合微调 解决方法：       1、

深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因

说法一：说明<em>训练</em>不收敛了, 学习率太大，步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的，另外也有可能是网络的问题，网络结构设计的有问题。我现在的采用方式是：1. 弱化场景，将你的样本简化，各个学习率等参数采用典型配置，比如10万样本都是同一张复制的，让这个网络去拟合，如果有问题，则是网络的问题。否则则是各个参数的问题。2. 如果是网络的问题，则通过不断加大样本的复杂度和调整网络（调整拟合能力）来改变。3....

各种梯度优化算法介绍（SGD Loss剧烈波动）

注：之前用faster rcnn和subcnn<em>训练</em>数据时，看到<em>loss</em><em>一直</em>在波动，没有收敛的趋势，以为自己<em>训练</em>有问题， 后来看了SGD的介绍，再了解这属于正常的，具体看下面介绍吧。 ===================================================================================== 梯度下降是最流行的优化算

loss曲线震荡分析

计算机视觉交流群：677855967，欢迎大家加入交流。 Loss曲线震荡: 分析原因:  1:<em>训练</em>的batch_size太小   1.       当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够。但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习。 2.  batch的选择，首先决定的是下降方向，如果数据集比较小，则完全可以采用全数据集的形...

【Keras情感分类】训练过程中出现的问题汇总

Q：<em>训练</em>过程中<em>loss</em>数值为负数？ 【原因】输入的<em>训练</em>数据没有归一化造成 【解决方法】把输入数值通过下面的函数过滤一遍，进行归一化 #数据归一化 def data_in_one(inputdata): inputdata = (inputdata-inputdata.min())/(inputdata.max()-inputdata.min()) return inputda

关于binary_crossentropy损失函数为负的问题

数据一定要归一化。

转：Caffe 训练时loss等于87.33的原因及解决方法

如题，在caffe<em>训练</em>时，遇到这个特殊的数字之后，<em>loss</em>会<em>一直</em>就是这个数字。 网上虽然有很多针对这个问题调参的trick，但少有详细的分析，因此，有必要研究一下caffe的源代码。 softmax的公式为 pk=exp(xk)∑iexp(xi) 其中x为softmax前一层的输出 softmax的<em>loss</em>计算公式也很简单，就是对softmax之后预测的概率做对数似然函数

【tensorflow】训练网络loss突然出现nan的情况

尝试在MNIST上跑AlexNet，然而发现<em>loss</em><em>一直</em>下降的时候，在某一时刻<em>突然</em>出现了nan。 在tensorboard上显示如下： 可以看到在最后面的accuarcy<em>突然</em>下降。一开始百思不得其解， 原因其实在于交叉熵中的 y_truth * log(y_predict) log(0) * 0的时候， 则会出现NaN， 一旦出现这个情况，网络<em>训练</em>结果必然完蛋 https://...

训练Cifar10网络时，遇到训练结果始终Accuracy不变，Loss=87.33的情况

网上搜索结果有建议如下，尚未验证 1、观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常 2、调小初始化权重，以便使softmax输入的feature尽可能变小 3、降低学习率，这样就能减小权重参数的波动范围，从而减小权重变大的可能性。这条也是网上出现较多的方法。 4、如果有BN（batch normalization）层，finetune时最好不要冻结BN的参数，否则数据

tensorflow 运行过程中loss出现 NaN

描述：在<em>训练</em>的是<em>loss</em>正常，测试的时候出现了NaN 解决方法：通过打印softmax()之后的结果，发现出现了0值，导致后面出现log(0)=NaN的情况;    参考链接：http://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug http://blog.csdn.net/sinat_16823063/article/d

急急急！使用keras训练BiLSTM时，经过几个epoch后，loss增大，acc降低是什么原因？

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损失函数：sigmoid与binary_crossentropy，以及softmax与categorical_crossentropy的关系

1，用sigmoid作为激活函数，为什么往往损失函数选用binary_crossentropy 参考地址:https://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/517414712,softmax与categorical_crossentropy的关系，以及sigmoid与bianry_crossentropy的关系。 参考地址:https://www.zhih...

Keras中的多分类损失函数categorical_crossentropy

from keras.utils.np_utils import to_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。可以使用这个方法进行转换：from keras.utils.np_utils import to_catego

机器学习训练问题：train acc 和 val acc 突然大幅下跌

问题描述：在<em>训练</em>https://github.com/Goldesel23/Temporal-Ensembling-for-Semi-Supervised-Learning的模型时，用paper上的lr=0.001，<em>训练</em>十几个epoch后，acc迅速上升，这在lr=0.0002上从未出现，但是在acc达到0.5左右，acc<em>突然</em>在3，4个epoch中下降到0.1（svhn），而且再无法提升。 问题...

深度学习收敛问题可能出现的情况

1.数据库太小一般不会带来不收敛的问题，只要你<em>一直</em>在train总会收敛（rp问题跑飞了不算）。反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的<em>loss</em>收敛了吗？如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了，这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了，比如dropou...

损失函数

目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失函数（Exponential Loss） ：主要用于Adaboost 集成学习算法中； 六、铰链损失函数（Hinge Loss）：...

深度学习 --- 优化入门一（梯度下降所面临的问题）

前面几节详细介绍了卷积神经网络和深度卷积神经网络，这个网络可以说是为图像处理量身制作，同时在2010年，hintion带领的团队使用AlexNet网络（深度卷积网络）在ImageNet大赛中获得冠军，更是奠定了卷积网络的商业地位，到目前为止该网络也是图像识别的主要网络之一。本节开始针对深度网络进行优化探讨，然后针对卷积神经网络探讨优化问题本篇。不是本人所写，是国外的博客，在阅读时，感觉写的很好，同...

tensorboard无法显示loss

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caffe 进行自己的imageNet训练分类：loss一直是87.3365,accuracy一直是0

caffe 进行自己的imageNet<em>训练</em>分类：<em>loss</em><em>一直</em>是87.3365,accuracy <em>一直</em>是0，可能的原因是： 标签的问题： imagelist中，图像分类的标签label一定要从0开始,分类层的 num_output 和 标签的值域 不符合: a. 要知道imagenet是进行1000类的分类任务，我自己的数据是一个二分类，就一定要把最后‘fc8’InnerProduct的分类

神经网络训练时，出现NaN loss

1、梯度爆炸 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹 症状：观察输出日志（runtime log）中每次迭代的<em>loss</em>值，你会发现<em>loss</em>随着迭代有明显的增长，最后因为<em>loss</em>值太大以至于不能用浮点数去表示，所以变成了NaN。 可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中的base_lr，降低一个数量级（至少）。如果在你的模型中有多个<em>loss</em>

用 caffe做图像分割实验时，loss值很诡异

最近在做图像分割的实验，使用的是CRF as RNN的网络，但是<em>训练</em>起来有些诡异，<em>loss</em>降低得飞快，不一会儿就降一半。然后<em>一直</em>到个位数时，我觉得应该可以test了。然后使用<em>训练</em>好了的模型，用python接口加载，输出结果一看，全是黑的，没有分割。仔细想想，这个<em>loss</em>值这么低，不应该会这样阿！难道是<em>loss</em>计算错了？然后再想想最后<em>loss</em>层的输入，一个是网络的最后计算结果。于是在test中把最后一

深度学习之收敛问题

最近在用caffe, 想用caffe来做人脸识别。使用的是1558个人的人脸数据集，每个人35张照片<em>训练</em>，15张照片用于验证。使用caffe中自带的caffenet模型来进行微调，但是最后的误差<em>一直</em>在7点多以上，<em>请问</em>大家，是模型有问题，还是数据集问题，总是达不到收敛的效果，希望大家为我解答 添加评论 知乎用户、不懂这个世界赞同 1.数据库太小一般不

caffe训练CNN时，loss不收敛原因分析

人工智能/机器学习/<em>深度学习</em>交流QQ群：811460433 也可以扫一扫下面二维码加入微信群，如果二维码失效，可以添加博主个人微信，拉你进群 1. 数据和标签 数据分类标注是否准确？数据是否干净？ 另外博主经历过自己创建数据的时候数据标签设置为1,2，...，N，<em>训练</em>的时候最后FC层设置的输出output num为N。<em>训练</em>的时候<em>loss</em><em>一直</em>不降。后来将标签改为0，1，2，...，N-1...

使用 tensorflow 训练网络 loss 突然出现 nan 的情况

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Tensorflow 3. 训练过程，出现loss=NAN的问题？

  ① 问题可能原因：  1. 如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为学习率过高，需要降低学习率。我们可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1→10倍即可；  2. 如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）；  3. 可能用0作为了除...

用darkenet训练yolov3，跑着跑着LOSS越来越大，然后就出现了大面积NAN，LOSS,IOU等都是NAN值

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caffe loss一直nan什么情况

1、  http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/42120961 2、 http://blog.csdn.net/huangynn/article/details/52947894

深度学习训练中cost突然出现NaN

问题：在<em>深度学习</em><em>训练</em>中，之前的cost是正常的，<em>突然</em>在某一个batch<em>训练</em>中出现Nan。 网络搜索的资料： 1. How to avoid that Theano computing gradient going toward NaN https://stackoverflow.com/questions/40405334/how-to-avoid-that-theano-computing-

[深度学习] 梯度消失与梯度爆炸、Loss为Nan的原因

现象 如何确定是否出现梯度爆炸？ 在<em>训练</em>过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： （1）模型无法从<em>训练</em>数据中获得更新； （2）模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著<em>变化</em>； （3）<em>训练</em>过程中，模型的损失<em>变为</em>Nan。   梯度消失与梯度爆炸原因 首先，来看神经网络更新梯度的原理，即反向传播算法。 详细推导参考：反向传播算法 通过反向传播算法更新梯度的公式可以看到，影响梯度...

Caffe 训练出现 loss = 1.#QNAN 的解决方法。

问题描述： 同样的prototxt文件，同样的数据，在不同的显卡上，一个<em>训练</em>正常，一个出现 <em>loss</em> = 1.#QNAN。 解决方法：         编译 caffe 程序的时候在 CommonSettings.props 的 CudaArchitecture 中加入 compute_61, sm_61。 由于能正常<em>训练</em>的显卡是 GTX TITAN X，出现 1.#QNAN 的是 GTX

caffe中自带的googlenet训练自己的数据

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【caffe】googlenet在windows下训练以及遇到的一系列问题——【caffe学习四】

大部分步骤可以参考上篇：http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/78428478 本文在上篇的基础上进行说明 步骤1-4同上篇。 5.修改create_imagenet.sh内容： 与上篇不同的是RESIZE_HEIGHT与RESIZE_WIDTH修改为224 #!/usr/bin/env sh # Create the

解决loss中途出现nan的问题

参考博文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102wr4j.html https://www.zhihu.com/question/49346370 参考链接：https://www.zhihu.com/question/52242037/answer/184101547

出现NAN问题！！！！！！！！！

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caffe小问题大烦恼——caffe 训练出现 loss = 1.#QNAN

配置文件中学习率base_Ir设置过大，适当减小。

deep learning实践经验总结2--准确率再次提升，到达0.8，再来总结一下

deep learning实践经验总结 最近拿caffe来做图片分类，遇到不少问题，同时也吸取不少教训和获得不少经验。

深度学习网络模型训练中loss为nans的总结

在网络<em>训练</em>中经常出现<em>loss</em>为nans的情况。 主要原因有如下： 梯度爆炸 原因：巨大的梯度值使model的学习过程off-track。 检测方法：查看运行时日志，您应该查看每个迭代的损失值。您会注意到，损失开始从迭代到迭代显著地增长，最终损失将太大，无法用浮点变量表示，它将成为nan。 措施：减少base_lr (在solver.prototxt中) 至少一个数量级。如果mod

深度学习（一）—— 损失函数（loss function）的前因后果

         这是自己更细的第一个原创作品，经过这么久的<em>深度学习</em>，到现在自己可以做一些小的项目，有一一些发自内心的感慨。基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触<em>深度学习</em>时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点， 知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。我也是抱着知识总结的思想开始自己的<em>深度学习</em>知识精髓的探索，也希望能从中帮助到更多人。文章中...

训练神经网络交叉熵loss变为NaN的解决办法

最近继续在用MNIST跑一些简单的MLP玩，发现当把隐节点数从300提高到1000之后<em>训练</em><em>loss</em>就变成了全程NaN,在网上搜了搜发现原因因为交叉熵<em>loss</em>中用到了log函数，当输入为0时就会出现NaN。一个直接的结局方法是在log的输入中加上一个非常小的数（e.g. 1e-10）。不过如此修改之后，我发现测试<em>loss</em>虽然不是NaN了，却变成了始终振荡，原因是学习率过大所导致的，将学习率调低一个数

深度学习中过拟合与防止过拟合的方法

1.什么是过拟合？ 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于<em>训练</em>数据包含抽样误差，<em>训练</em>时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最终模型在<em>训练</em>集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 2.过拟合产生的原因？ （1）在对模型进行<em>训练</em>时，有可能遇到<em>训练</em>数据不够，即<em>训练</em>数据无法对整个数据的分布进行估计的时候

caffe中的各种loss函数

转自：https://blog.csdn.net/u012177034/article/details/52144325 机器学习的目的就是通过对<em>训练</em>样本输出与真实值不一致的进行惩罚，得到损失Loss，然后采用一定的优化算法对<em>loss</em>进行最小优化，进而得到合理的网络权值。本文介绍Caffe中含有的常见的LossLayer及其参数设置方法 Caffe的LossLayer主要由6个： （1）Co...

Tensorflow 中网络准确度不变，权重初始化NaN问题

最近刚刚接触<em>深度学习</em>，由于项目涉及到一些移动端开发的问题，也听了一些朋友的建议，最后决定选择tensorflow作为研究<em>深度学习</em>的平台。这两天照着tflearn官网的VGGNet的demo，用tensorflow实现了VGGNet，然而在用17flowers<em>训练</em>集进行<em>训练</em>的时候，发现不管迭代多少次，准确率和<em>loss</em>函数始终维持在相对不变的值，也就是网络不收敛。一开始很懵逼，毕竟是照着官网的demo

Caffe训练时Loss不下降问题

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com &amp;nbsp;|&amp;nbsp; CSDN &amp;nbsp;|&amp;nbsp; 简书 1. 问题描述 今天使用Caffe进行分类模型<em>训练</em>时，迭代到一定次数后<em>loss</em><em>突然</em>增大到某个固定值，然后保持不变。日志如下： I0705 14:57:14.980687 320 solver.cpp:218] Iteration 44 (2.60643 ...

深度学习之---loss等于87.336

如题，在caffe<em>训练</em>时，遇到这个特殊的数字之后，<em>loss</em>会<em>一直</em>就是这个数字。 网上虽然有很多针对这个问题调参的trick，但少有详细的分析，因此，有必要研究一下caffe的源代码。 softmax的公式为 pk=exp(xk)∑iexp(xi) 其中x为softmax前一层的输出 softmax的<em>loss</em>计算公式也很简单，就是对softmax之后预测的概率做对数似然函数 <em>loss</em>=−∑ky...

训练网络出现loss为NaN的情况

1.梯度爆炸 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志中每次迭代的<em>loss</em>值，发现<em>loss</em>随着迭代有明显的增长，最后因为<em>loss</em>值太大以致于不能用浮点数去表示，所以变成NaN。 可采取的方法： 1.降低学习率，比如solver.prototxt中base_lr，降低一个数量级。如果在你的模型中有多个<em>loss</em>层，就不能降低基础的学习率base_l...

pytorch训练神经网络loss刚开始下降后来停止下降的原因

问题提出：用pytorch<em>训练</em>VGG16分类，<em>loss</em>从0.69下降到0.24就开始小幅度震荡，不管如何调整batch_size和learning_rate都无法解决。 原因：没有加载预<em>训练</em>模型 那么问题来了，官方给出的是1000类的ImageNet预<em>训练</em>模型    https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth，而我要做的是20类...

在卷积神经网络训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法

在初学卷积神经网络的过程中，有时会遇到<em>loss</em>在<em>训练</em>过程中出现NaN的情况，本文列出了几个可能原因及症状并提供了一些方法解决，希望对初学者有所帮助。

[caffe]深度学习之图像分类模型googlenet[inception v1]解读

<em>googlenet</em>和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟vgg不同的是，<em>googlenet</em>做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然有22层，但大小却比alexnet和vgg都小很多，差不多20m的样子。

【深度学习：CNN】GoogLeNet系列解读（1）

转载：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本，目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构。 GoogLeNet Incepetion V1 MotivationArchitectural DetailsGoogLeNetConclusion

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