bp神经网络loss为nan

当BP神经网络的损失函数为NaN时，通常是因为网络中存在某些参数或输入数据出现了无穷大（inf）或不确定的值。这可能是由于数据预处理不当、学习率设置不合理、网络结构设计不当等原因导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1. 检查输入数据是否包含NaN或inf值，并对其进行清洗；
2. 调整学习率，如果学习率过大或过小都可能导致损失函数出现NaN；
3. 检查网络结构是否合理，是否存在梯度爆炸或消失的问题；
4. 尝试使用其他的损失函数，如交叉熵损失函数等。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试在训练过程中加入一些正则化方法，如L1或L2正则化等，以减少参数的数量和复杂度，从而避免出现NaN。