一、模型不收敛
主要有以下几个原因：
1.learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题
这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？可能性最大的原因是你用了relu作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发生溢出，bp后所有的weight会变成NAN，然后从此之后weight就会一直保持NAN，于是loss就飞起来辣。我的depth estimation相关项目的loss曲线，如下：
可以看出跑飞了，（幸lr设的并不是非常大所以又拉了回来）。如果lr设的过大会出现跑飞再也回不来的情况。这时候你停一下随便挑一个层的weights看一看，很有可能都是NAN了。对于这种情况建议用二分法尝试。0.1~0.0001.不同模型不同任务最优的lr都不一样。
2.数据库太小一般不会带来不收敛的问题
只要你一直在train总会收敛（rp问题跑飞了不算）。反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的loss收敛了吗？如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了，这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了，比如dropout，SGD，增大minibatch的数量，减少fc层的节点数量，momentum，finetune等。
3.尽量用小模型。
如果数据太少尽量缩小模型复杂度。考虑减少层数或者减少kernel number。
二、模型loss 不下降
train loss与test loss结果分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;
train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;
train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
这段在使用caffe的时候遇到了两个问题都是在训练的过程中loss基本保持常数值，特此记录一下。
loss等于87.33这个问题是在对Inception-V3网络不管是fine-tuning还是train的时候遇到的，无论网络迭代多少次，网络的loss一直保持恒定。
查阅相关资料以后发现是由于loss的最大值由FLT_MIN计算得到，FLT_MIN是1.17549435e−38F1.17549435e−38F其对应的自然对数正好是-87.3356，这也就对应上了loss保持87.3356了。
这说明softmax在计算的过程中得到了概率值出现了零，由于softmax是用指数函数计算的，指数函数的值都是大于0的，所以应该是计算过程中出现了float溢出的异常，也就是出现了inf，nan等异常值导致softmax输出为0.
当softmax之前的feature值过大时，由于softmax先求指数，会超出float的数据范围，成为inf。inf与其他任何数值的和都是inf，softmax在做除法时任何正常范围的数值除以inf都会变成0.然后求loss就出现了87.3356的情况。
解决办法
由于softmax输入的feature由两部分计算得到：一部分是输入数据，另一部分是各层的权值等组成
减小初始化权重，以使得softmax的输入feature处于一个比较小的范围
降低学习率，这样可以减小权重的波动范围
如果有BN(batch normalization)层，finetune时最好不要冻结BN的参数，否则数据分布不一致时很容易使输出值变得很大(注意将batch_norm_param中的use_global_stats设置为false )。
观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常
本文遇到的情况采用降低学习率的方法，learning rate设置为0.01或者原来loss的1/5或者1/10。
采用VGG-16在做一个二分类问题,所以计算loss时等价与下面的公式：
loss=−log(Pk==label)loss=−log(Pk==label)
loss=−log(Pk==label)loss=−log(Pk==label)
当p=0.5时，loss正好为0.693147，也就是训练过程中，无论如何调节网络都不收敛。
总结
loss一直不下降的原因有很多，可以从头到尾滤一遍： 1）数据的输入是否正常，data和label是否一致。 2）网络架构的选择，一般是越深越好，也分数据集。 并且用不用在大数据集上pre-train的参数也很重要的 3）loss 公式对不对。
神经网络训练loss不下降原因集合 ：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/80856991
Loss和神经网络训练介绍的比较完整，有1.梯度检验2.训练前检查，3.训练中监控4.首层可视化5.模型融合和优化等等等
Facenet即triplet network模型训练，loss不收敛的问题？