本文提供了两种在TensorFlow中实现交叉熵损失函数的方法。第一种方法使用`tf.clip_by_value`来确保数值稳定性，第二种方法直接在计算对数前加上一个小的常数避免出现NaN值。这两种方案都有效解决了在训练过程中可能出现的数值不稳定问题。
解决方案1:
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y_conv,1e-10,1.0)))
解决方案2:(推荐)
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv + 1e-10))
原文参考:http://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug
解释参考:http://blog.youkuaiyun.com/sinat_16823063/article/details/53699849
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