caffe - 分類中に「nan」値を取得することがあります

Question

GoogLeNet でカフェモデルをトレーニングしました。テスト中、私は非常に高い精度を持っています:

I0122 06:00:54.384351 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #0: loss1/loss1 = 0.433825 (* 0.3 = 0.130148 loss) 
I0122 06:00:54.385201 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #1: loss1/top-1 = 0.8764 
I0122 06:00:54.385234 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #2: loss1/top-5 = 0.969 
I0122 06:00:54.385243 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #3: loss2/loss1 = 0.327197 (* 0.3 = 0.0981591 loss) 
I0122 06:00:54.385251 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #4: loss2/top-1 = 0.8918 
I0122 06:00:54.385256 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #5: loss2/top-5 = 0.984601 
I0122 06:00:54.385262 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #6: loss3/loss3 = 0.304042 (* 1 = 0.304042 loss) 
I0122 06:00:54.385268 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #7: loss3/top-1 = 0.9228 
I0122 06:00:54.385273 2039975936 solver.cpp:409]     Test net output #8: loss3/top-5 = 0.9768

いいえ、次のような python 分類子があります。

caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED,
                       mean=np.load('train_image_mean.npy').mean(1).mean(1),
                       channel_swap=(2, 1, 0),
                       raw_scale=255,
                       image_dims=(256, 256))

すべての検証データに対して分類器を実行しました。精度は非常に高いです。しかし、いくつかの入力画像に対していくつかの「ナン」確率値が得られます。その理由は何ですか？「なん」ってどういう意味？「どのクラスも認識しませんでした」ですか？

編集：この質問は、トレーニングではなく分類に言及しているため、重複ではありません

ありがとうございました。