解决Caffe训练过程中loss不变问题loss等于87.33不变

loss等于87.33这个问题是在对Inception-V3网络不管是fine-tuning还是train的时候遇到的，无论网络迭代多少次，网络的loss一直保持恒定。

查阅相关资料以后发现是由于loss的最大值由FLT_MIN计算得到，FLT_MIN是其对应的自然对数正好是-87.3356，这也就对应上了loss保持87.3356了。

这说明softmax在计算的过程中得到了概率值出现了零，由于softmax是用指数函数计算的，指数函数的值都是大于0的，所以应该是计算过程中出现了float溢出的异常，也就是出现了inf，nan等异常值导致softmax输出为0.

当softmax之前的feature值过大时，由于softmax先求指数，会超出float的数据范围，成为inf。inf与其他任何数值的和都是inf，softmax在做除法时任何正常范围的数值除以inf都会变成0.然后求loss就出现了87.3356的情况。

解决办法

由于softmax输入的feature由两部分计算得到：一部分是输入数据，另一部分是各层的权值等组成

1. 减小初始化权重，以使得softmax的输入feature处于一个比较小的范围

2. 降低学习率，这样可以减小权重的波动范围

3. 如果有BN(batch normalization)层，finetune时最好不要冻结BN的参数，否则数据分布不一致时很容易使输出值变得很大(注意将batch_norm_param中的use_global_stats设置为false )。

4. 观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常

   本文遇到的情况采用降低学习率的方法，learning rate设置为0.01或者原来loss的或者。

解决Caffe训练过程中loss不变问题loss等于87.33不变

原文：https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/14329659.html