有可能是损失函数为0无法优化导致的
以交叉熵损失函数为例可以修改为
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y*tf.log(tf.clip_by_value(y_pred, 1e-10, 1.0)))
本文探讨了在TensorFlow中遇到损失函数值为0导致无法优化的情况,提供了有效的解决方案,通过调整交叉熵损失函数的计算方式,避免了数值稳定性问题。
有可能是损失函数为0无法优化导致的
以交叉熵损失函数为例可以修改为
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y*tf.log(tf.clip_by_value(y_pred, 1e-10, 1.0)))
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
TensorFlow-v2.15
TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型
5764
1388