loss训练时的不下降、nan或者为0

1、loss不下降：

https://blog.csdn.net/qq_19329785/article/details/84260201

https://blog.csdn.net/zongza/article/details/89185852

https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/80856991

2、检测中faster-rcnn的loss是nan：大部分是坐标越界造成的；

https://blog.csdn.net/qq_14839543/article/details/72900863

3、检测中faster-rcnn的bbox_loss为0，主要是因为fg太少，遇到过第一阶段的rois中，假设batch_size是128，得到fg/bg=1/127，很可能bbox_loss等于0，因为rois中fg就是1，在第二阶段计算bbox_loss时只计算正样本，而正样本就1个，因此loss很小，为0；

https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/70256611

https://blog.csdn.net/KevinLee200204/article/details/79041586