lossがinfになることについて

[y.kento....@gmail.com]

こんにちは。
Chainerを使わせていただいています。
入力層6、中間層30、中間層30、出力層17の多クラス分類を行っています。
中間層の活性化関数はrelu、誤差関数はsoftmax_cross_entropyを用いています。入力は、0から1までの数値(0,0,0,0.25,0.5,0.75など)で、教師は0から17までの整数値です。
学習を進めていくと、たまにlossがinfとなります。
softmaxのソースコードの中に、オーバーフローしないための対策がなされています。
なので、対策した上でinfになる原因、その他の対策があれば教えてください。
よろしくお願いします。

[Yuya Unno]

infやnanは様々な理由で発生するため、一概に原因は特定できません。

純粋に（？）発散している時でもinfになりえます。

細かくprint文を入れるなどして発散していないか確認してみてください。

ちなみに、chainerのバージョンや、optimizerは何を使っていますか？

2015年12月23日 22:30 <y.kento....@gmail.com>:

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