这是我的代码：
model = Sequential()
model.add(Dense(50, input_dim=33, init='uniform', activation='relu'))
for u in range(3): #how to efficiently add more layers
model.add(Dense(33, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(122, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
#This line of code is an update to the question and may be responsible
model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=35, batch_size=20, validation_split=0.2, callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)])
它运行了 Epoch 并在准确性上变得更好，但随后损失开始为 nan 并且准确性大幅下降。我用了model.predict并从中得到了一个错误。
有人解决了吗？
如果您正在使用categorical_crossentropy作为损失函数，那么模型的最后一层应该是softmax.
这里你正在使用sigmoid这有可能使输出的所有维度接近 0，这将导致溢出损失，因此nan.
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