Tensorflow Keras的损失突然从很小的价值变成了很小的价值

嗨，有人知道是什么原因导致训练突然中断吗

我正在训练一个小型网络，其中包含几个conv/batchnorm/relu/maxpool/SGD密集层。Ytrain是（？，1）形状，因此对于批量大小为1的情况，每次y真是（1，1）张量。我使用自定义损耗函数：

def my_loss(y, yhat):
  mse = keras.losses.mean_squared_error(y, yhat)
  return K.sqrt(mse)

培训日志显示：

52725/2483247 [..............................] - ETA: 5:54:20 - loss: 0.0759
52731/2483247 [..............................] - ETA: 5:54:20 - loss: 0.0759
52737/2483247 [..............................] - ETA: 5:54:20 - loss: inf
52743/2483247 [..............................] - ETA: 5:54:20 - loss: inf

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训练数据为正数，不包含零或nan，对于样本52725-52743，值为0.09到72.7之间的单个特征。我不确定inf来自哪里。有什么想法吗？

被零除？似乎是一个爆炸性的梯度问题，一般原因是初始化不好或学习率高。这是可能的，我只是不知道被零除是从哪里来的。我没有设置初始值设定项，我会尝试一下。学习率为0.00002，所以可能不是。@Ann尝试打印预测的标签，然后，您使用的是哪个优化器？