YOLOv2で学習しようとするとコアダンプする

前提・実現したいこと

YOLOv2による深層学習を行う際の質問です。
YOLOv2を用いて学習を試みた所、下記の通りコアダンプが発生します。
この問題について何かご存じの方はご教示お願いします。

エラーメッセージ

$ ./darknet detector train cfg/practice.data cfg/practice-voc.cfg yolo.weights 
practice-voc
layer     filters    size              input                output
0 conv     16  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  16
1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  16   ->   208 x 208 x  16
2 conv     32  3 x 3 / 1   208 x 208 x  16   ->   208 x 208 x  32
3 max          2 x 2 / 2   208 x 208 x  32   ->   104 x 104 x  32
4 conv     64  3 x 3 / 1   104 x 104 x  32   ->   104 x 104 x  64
5 max          2 x 2 / 2   104 x 104 x  64   ->    52 x  52 x  64
6 conv    128  3 x 3 / 1    52 x  52 x  64   ->    52 x  52 x 128
7 max          2 x 2 / 2    52 x  52 x 128   ->    26 x  26 x 128
8 conv    256  3 x 3 / 1    26 x  26 x 128   ->    26 x  26 x 256
9 max          2 x 2 / 2    26 x  26 x 256   ->    13 x  13 x 256
10 conv    512  3 x 3 / 1    13 x  13 x 256   ->    13 x  13 x 512
11 max          2 x 2 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 512
12 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024
13 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
14 conv    125  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 125
15 detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolo.weights...Done!
Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.9, Decay: 0.0005
Saving weights to /mnt/datasets/weight_result//practice-voc_final.weights
浮動小数点例外 (コアダンプ)

```

補足情報

os ubuntu16.04LTS
gpu nvidia GTX1070
nvidia driver 387
cuda 8.0