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在Keras中使用带有Adam Optimizer的"Learning Rate Step Decay“调度器的Nan损失？

在Keras中使用带有Adam Optimizer的"Learning Rate Step Decay"调度器的Nan损失是由于学习率衰减过快导致的。当学习率衰减过快时，模型在训练过程中可能会遇到局部最小值或梯度消失的问题，从而导致损失函数产生NaN值。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

调整学习率衰减的参数：在"Learning Rate Step Decay"调度器中，可以调整衰减因子和衰减步数的参数。适当减小衰减因子或增加衰减步数，可以使学习率衰减更加平缓，减少NaN损失的发生。
使用其他学习率调度器：除了"Learning Rate Step Decay"调度器，Keras还提供了其他多种学习率调度器，如"Exponential Decay"、"Cosine Decay"等。尝试使用其他调度器，可能会有更好的效果。
检查数据预处理和模型架构：NaN损失也可能是由于数据预处理不当或模型架构问题导致的。可以检查数据是否存在异常值或缺失值，并进行适当的处理。同时，检查模型架构是否合理，是否存在梯度爆炸或梯度消失的情况。
增加训练数据量：如果训练数据量较小，模型可能更容易过拟合或出现NaN损失。可以尝试增加训练数据量，以提高模型的泛化能力。

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