说法一：
说明训练不收敛了, 学习率太大，步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的，另外也有可能是网络的问题，网络结构设计的有问题。
我现在的采用方式是：
1. 弱化场景，将你的样本简化，各个学习率等参数采用典型配置，比如10万样本都是同一张复制的，让这个网络去拟合，如果有问题，则是网络的问题。否则则是各个参数的问题。
2. 如果是网络的问题，则通过不断加大样本的复杂度和调整网络（调整拟合能力）来改变。
3. 参数的微调，我个人感觉是在网络的拟合能力和样本的复杂度匹配的情况下，就是可以train到一定水平，然后想进行进一步优化的时候采用。
4. 参数的微调，楼上说得几个也算是一种思路吧，其他的靠自己去积累，另外将weights可视化也是一个细调起来可以用的方法，现在digits tf里面都有相关的工具.
说明训练不收敛了, 学习率太大，步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的，另外也有可能是网络的问题，网络结构设计的有问题。
我现在的采用方式是：
1. 弱化场景，将你的样本简化，各个学习率等参数采用典型配置，比如10万样本都是同一张复制的，让这个网络去拟合，如果有问题，则是网络的问题。否则则是各个参数的问题。
2. 如果是网络的问题，则通过不断加大样本的复杂度和调整网络（调整拟合能力）来改变。
3. 参数的微调，我个人感觉是在网络的拟合能力和样本的复杂度匹配的情况下，就是可以train到一定水平，然后想进行进一步优化的时候采用。
4. 参数的微调，楼上说得几个也算是一种思路吧，其他的靠自己去积累，另外将weights可视化也是一个细调起来可以用的方法，现在digits tf里面都有相关的工具.
说法二：
说法三：
说法四：