caffe訓練網路時loss突然增大並維持在86.3333333的問題解決

阿新 • • 發佈：2019-01-05

caffe中loss表示網路的收斂情況。loss不斷變小表示網路是收斂的，正常情況下，loss會小到零點幾的一個數之後上下波動。

造成loss突然增大並一直不降，可能的原因有很多種。大體如下：

資料本身雜亂無章，並不收斂。這種情況一般需要增大資料樣本的數量，或者剔除訓練樣本中的髒資料，保證訓練樣本的質量。
網路的學習率太大，需要調小學習率。
在caffe的分類中，類別的劃分為0,1,2,3...如果不是這種劃分方法，則會導致loss持續在83.3333333。（我一開始就把分類寫成了1,2,3,...，結果訓練半天網路不收斂）

caffe中loss表示網路的收斂情況。loss不斷變小表示網路是收斂的，正常情況下，loss會小到零點幾的一個數之後上下波動。造成loss突然增大並一直不降，可能的原因有很多種。大體如下：資料

問題：在使用tensorflow訓練網路的時候，發現每次一個batch訓練時，它的loss都為nan,導致準確率都為0。nan是代表無窮大或者非數值，一般在一個數除以0時或者log(0)時會遇到無窮大，所以你就要想想是否你在計算損失函式的時候，你的網路輸出為0，又計算log,

人工智慧/機器學習/深度學習交流QQ群：811460433 也可以掃一掃下面二維碼加入微信群，如果二維碼失效，可以新增博主個人微信，拉你進群 1. 資料和標籤資料分類標註是否準確？資料是否乾淨？另外博主經歷過自己建立資料的時候資料標籤設定為1,2，...，N，

轉載請註明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢，caffe，theano,torch是當下比較流行的Deep Learning的深度學習框架，樓主最近也在做一些與

0：將圖片設定好標號（從0開始的連續自然數） 1：首先需要將圖片轉換成需要的資料格式 #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train

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1.loss等於87.33不變 loss等於87.33這個問題是在對Inception-V3網路不管是fine-tuning還是train的時候遇到的，無論網路迭代多少次，網路的loss一直保持恆定。查閱相關資料以後發現是由於loss的最大值由FL

Caffe現如今已經成為了深度學習一個非常火的框架。但是作為剛接觸CNN或者caffe的小白可能對caffe的介面或者細節不是很清楚瞭解。本文作為嘗試著利用caffe做一個簡單的圖片分類model，希望能夠與大家快速入門caffe訓練屬於自己的資料。首先，要準備自

1.準備圖片（訓練太久就不放那麼多圖片了）在caffe根目錄下data中新建資料夾6class（意思是6類），在6class資料夾下新建兩個資料夾train和val。train用來存放訓練的圖片，在train資料夾下新建6個資料夾0-5 。圖片有6類，杯子（資料夾0）、書包（

color spa blog iter inux inf pan sin pre Linux下操作 1. 將loss值存儲到lossInf.txt中 fName1=‘loss.txt‘ cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iterat

中間因為工程開發等雜七雜八原因暫停了Caffe原始碼分析，現在繼續補上。上篇分析在函式 train() 中建立了網路，接下來就是進入訓練網路步驟了。在函式train()中，使用前一步建立好的solver智慧指標物件呼叫函式Solve()， int train() {

Caffe訓練深度學習網路的暫停與繼續博主在訓練Caffe模型的過程中，遇到了如何暫停訓練並斷點繼續訓練的問題。在此記錄下有關這個問題的幾種解決方案。更新於2018.10.27。方法1：臨時暫停這種方法是用於臨時暫停Caffe訓練，暫停後可以以完全相同的配置從斷點處繼續

最近有份作業，需要用到cafee做一些圖片分類方面的，用慣Tensorflow了就gg，圖片集用了華南理工大學的圖片集。一開始的安裝由於我懶，所以讓個有經驗的同學幫我裝了下，本來想親力親為的我，真香由於我之前裝了tensorflow-gpu，CUDA版本9.0，caffe現在好像支援最高

上一篇介紹了網路協議中各個引數的作用，知道了各個引數的作用，想必應該可以嘗試修改網路結構了。前幾篇部落格介紹的都是用命令列訓練和測試網路，這篇部落格介紹如何用MATLAB介面實現訓練和測試網路，window平臺下caffe使用者本來就少，這方面的資料更少了，下一

一、深度學習中常用的調節引數 1、學習率步長的選擇：你走的距離長短，越短當然不會錯過，但是耗時間。步長的選擇比較麻煩。步長越小，越容易得到區域性最優化（到了比較大的山谷，就出不去了），而大了會全域性最優一般來說，前1000步，很大，0.1；到了後面，迭代次數增高，

說明：必須再前一篇博文的基礎上使用本文中的程式碼。先將螢幕輸出儲存到文字中，然後在使用本文中的程式碼。。。同樣，這裡只是我的環境下調通的，根據個人，適當調整程式碼就行了。。。都是重複造輪子，沒啥技術含量。。。 % 根據caffe輸出文件，作出accurac

[email protected]:/home/wzy/caffe-master# sh examples/wzy/create_meanfile.sh F0821 16:03:04.561220 17469 db_lmdb.hpp:15] Check fa

大多數深度學習的訓練是包含訓練集的，也有一些不包含驗證集的例子中，caffe的配置檔案也會存在異同。下面是包含驗證集的示例：而在一些無驗證集的例子中，則要去掉“TEST”這一層，如下：但是，但你執行的時候，會出現以下錯誤：Unknown bottom blob '

Sometimes, we will change the default GPU 0 to others when we are training deep learning models using Caffe, however, we also find tha

以AlexNet為例，當我們自己訓練網路時，我們需要將第8層的網路結改為lr_mult:1，lr_mult:2，然後再去訓練，並且我們需要修改第8層的名稱；當我們微調時，需要將這兩個引數分別乘以10，然後再去微調網路。 PS: 檢視自己訓練網路準確率的語句：./bu