使用caffe训练时Loss变为nan的原因
梯度爆炸原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续现象：观察log，注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。措施： 1. 减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。如果有多个loss layer，需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸，并在train_val.prototxt中减
