Tensorflow 中网络准确度不变，权重初始化NaN问题

最近刚刚接触深度学习，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作为研究深度学习的平台。这两天照着tflearn官网的VGGNet的demo，用tensorflow实现了VGGNet，然而在用17flowers训练集进行训练的时候，发现不管迭代多少次，准确率和loss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

Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题

相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了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

caffe学习笔记-深度网络优化过程中loss=nan

loss = nan 把学习率调小，甚至调到0，观察loss，loss此时不应该为nan了，因为整个网络都不更新了 可能和网络初始化有关，贾洋清说初始化不好，lr=0.0001都可能很大了。。。 也有人说手动试多种初始化参数，把bias调0.1 再给个github的链接 https://github.com/BVLC/caffe/issues/409#issuecomment-42977

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...

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，但是训练起来有些诡异，loss降低得飞快，不一会儿就降一半。然后一直到个位数时，我觉得应该可以test了。然后使用训练好了的模型，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loss值这么低，不应该会这样阿！难道是loss计算错了？然后再想想最后loss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

【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loss一直下降的时候，在某一时刻突然出现了nan。 在tensorboard上显示如下： 可以看到在最后面的accuarcy突然下降。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，网络训练结果必然完蛋 https://...

caffe训练时loss=nan的原因

梯度爆炸      梯度变得非常大，最后loss全为nan，每一轮迭代后的loss，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loss梯度爆炸，具体减小该层的loss_weight       3、预训练模型不适合微调 解决方法：       1、

Caffe训练时Loss不下降问题

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

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.训练 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，主要是训练的事情，集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点，如何找到最合适的

转：Caffe 训练时loss等于87.33的原因及解决方法

如题，在caffe训练时，遇到这个特殊的数字之后，loss会一直就是这个数字。 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loss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