1 loss 损失值非常大，超过了浮点数的范围，所以表示为overflow 状态下的男。
解决办法：
减小学习率，观察loss值是不是还是nan
在将数据输入模型前，进行恰当的归一化 缩放
2 loss 的计算中存在除以0， log(0) 的情况， 需要检查是不是有这样的情况出现。
一般情况下loss 不应该是nan或者0。
深度学习 loss 是nan的可能原因
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