NAN 有时在训练我的 yolo tensorflow 模型时使用相同的图像进行损失

Question

Success instance我正在运行我的自定义 YOLO（你只看一次）网络，纯粹在 Tensor-flow 中实现。但是，每次将同一图像输入网络时，同一图像的损失计算都会有所不同。置信度和宽度有时会变成 NAN。有关如何调试此问题的任何建议以及导致此行为的可能原因是什么？ Failed instance 我检查了我的输入图像在 0-1 范围内。 placeholders 数据类型为 float 32。

Answer 1

网络的内核初始化器被限制在 0-1 之间的输出。这解决了我的 NAN 问题。