Обучение Keras CNN с генератором данных: потеря - это NaN, но MSE в порядке, что это значит? - PullRequest
Новая
       4

Обучение Keras CNN с генератором данных: потеря - это NaN, но MSE в порядке, что это значит?

0 голосов
/ 16 января 2020

Я тренирую CNN (U- net) с генератором, так как у меня большой набор данных. Генератор разбрасывает пакеты изображений и построен следующим образом: https://medium.com/datadriveninvestor/keras-training-on-large-datasets-3e9d9dbc09d4

Ранее этот CNN работал нормально, когда весь набор данных был загружен в память (но занимал всю доступную память, следовательно, генератор). Теперь «потери», отображаемые во время обучения, переходят к нано, но у MSE все в порядке! (уменьшается)

У кого-нибудь есть идеи?

Также кто-нибудь может сказать, в чем здесь разница между «потерями» и «mse» (меня интересует один показатель c: среднеквадратическая ошибка (mse) - но зачем получать второе? т.е. "потеря")? Зачем отображать оба, поскольку - априори - они одинаковы в моем случае, но, возможно, нет? т. е. какой именно должна быть первая «потеря» метри c? c .F. мой скриншот.

enter image description here

Обратите внимание, что на данный момент я не предоставил никаких проверочных данных: 

output = model.fit_generator(generator=training_batch_generator,
    epochs=epochs,
    verbose=1,
    validation_data=None,
    callbacks=callbacks,
    use_multiprocessing=True,
    workers=16,
    max_queue_size=32)
...