Tensorflow 2.* keras 训练开始 loss 为NAN

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#tensorflow #深度学习 #神经网络

本文探讨了在网络训练初期遇到Loss值为NaN的原因，通常由log(0)或除以零等数学运算错误导致。文章提供了有效的解决方案，如在损失函数中加入小常数（如tf.keras.backend.epsilon），以防止此类问题的发生。

问题描述

在网络训练过程中，如果一开始就为nan，
在这里插入图片描述

问题成因

说明loss function的定义出现了问题,即·log(0), x/0这样一类计算错误

解决方案

在损失函数的定义方程式中，避免此类问题。比如：加一个小常数，tf.keras.backend.epsilon等于1e-7

eps = tf.keras.backend.epsilon
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