1、loss不下降：
2、檢測中faster-rcnn的loss是nan：大部分是座標越界造成的；
3、檢測中faster-rcnn的bbox_loss為0，主要是因為fg太少，遇到過第一階段的rois中，假設batch_size是128，得到fg/bg=1/127，很可能bbox_loss等於0，因為rois中fg就是1，在第二階段計算bbox_loss時只計算正樣本，而正樣本就1個，因此loss很小，為0；
網路訓練時loss不下降的原因
1.網路訓練時train loss與test loss的結果分析 1 train loss不斷下降，test loss不斷下降 可能發生的原因 網路還在學習中，loss在穩步下降。2 train loss不斷下降，test loss趨於不變 可能發生的原因 網路出現過擬合的現象，因此在訓練集上表現為...
訓練loss不下降原因集合
train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習 train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合 train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100 有問題 train loss 趨於不變，test loss趨於不變，...
神經網路訓練loss不下降原因集合
train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習 train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合 train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100 有問題 train loss 趨於不變，test loss趨於不變，...