老师 请教两个问题，第一个 训练的时候出现 nan 是怎么回事 怎么调节？第二个我怎么在原有的模型基础上添加新的类别？
来源：8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操
慕用5536747
2019-01-25
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1回答
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会写代码的好厨师
2019-02-15
一般出现NAN，有可能是学习率出现问题，可以调小一些在尝试；如果还不行，那就要看一下，训练输入的数据是不是存在问题，或者是不是有脏数据。如果用tf训练的话，可以考虑梯度裁剪、梯度归一，加BN层等方法，来避免这些问题。通常在数据和网络都没问题的情况下，学习率也正确，一般不会出现这个问题。
再原有模型的基础上训练新的类别，就是fine-tuning的过程。训练新的类别是要加新的类别，还是要修改一些类别，还是去掉一些类别？如果这样的话，需要修改相应的类别映射的map。还有就是由于是分类任务，一般会有FC层，FC层在类别数量发生变化的时候，参数量也会变化，所以，这一层在funetuning的时候，一般不会用到它。如果网络没有FC，都是卷积操作的话，就不会有这个问题。这是最需要注意的地方。
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