Keras nn损失为inf/nan

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的神经网络API，可以方便地构建和训练各种深度学习模型。nn损失为inf/nan表示神经网络的损失函数计算结果为无穷大（inf）或不是一个数字（nan）。

在深度学习中，损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。当损失函数计算结果为inf/nan时，通常表示模型出现了问题，可能是由于以下原因之一：

1. 数据问题：输入数据中存在异常值或缺失值，导致计算结果异常。
2. 模型问题：模型的结构或参数设置不合理，导致计算结果无法收敛或溢出。
3. 训练问题：训练过程中的学习率设置不合适，导致优化算法无法正常更新模型参数。

针对这种情况，可以采取以下措施进行排查和解决：

1. 数据预处理：检查输入数据是否存在异常值或缺失值，并进行相应的处理，例如填充缺失值或剔除异常值。
2. 模型调优：检查模型的结构和参数设置是否合理，可以尝试调整网络层数、神经元个数、激活函数等，以及使用正则化技术来避免过拟合。
3. 学习率调整：尝试调整训练过程中的学习率，可以使用学习率衰减策略或自适应学习率算法，以提高模型的收敛性和稳定性。

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