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我试图用java创建一个逻辑回归算法，但是当我计算概率的对数时，它总是返回NaN。findProbability(x))}&#x
浏览 57提问于2018-01-10得票数 0
,'b': 1911,'c':911}, ]}def apply_normalizations(costs):
retur
浏览 3提问于2016-08-29得票数 0
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它是用js写的，我用java写的。它有时是正确的，但有时我得到的NaN作为输出，我可以弄清楚为什么？编辑2:我检查过了，输入在构造函数中是有效的，但是在feedForward方法中它们有时是NaN！在前馈中，我没有映射输出矩阵的
浏览 6提问于2019-12-05得票数 1
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你好y_i,tf.log(1-h)))) / -m
我试着用简单的物流成本function.it得到‘NaN’，我认为我的成本函数完全是车库，我用了tensorflow的例子的成本函数
浏览 3提问于2017-04-15得票数 1
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method return data1:(1000,4),data2:(1000,3)然后我编写了一个自定义的丢失函数，损失变成了nan ...adadelta", loss=model.batch_loss) # change above compile code to this
我用batch_loss(tf.ones((1,)))来测试我的
浏览 0提问于2021-01-15得票数 0
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我正在尝试微分一个函数，该函数近似包含在2个限制(截断高斯)内的高斯的分数，给定一个偏移的平均值。jnp.grad不让我区分加起来的布尔过滤器(注释行)，所以我不得不临时使用一个sigmoid。然而，现在当截断边界很高时，梯度总是nan，我不明白为什么。 在下面的例子中，我计算了一个均值为0，std=1为0的高斯曲线的梯度，然后用x对其进行平移。 如果我减小边界，那么函数就会按预期运行。但是如果是这种情况，x对下面没有影响，那么它对梯度的贡献应该是0而不是nan。但是如
浏览 61提问于2021-07-08得票数 1
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我搜索了论坛，找到了这个帖子，但它没有涵盖我的问题>> sigmoid([-100;0;100])3.7201e-441.0000e+00-Inf
-I
浏览 1提问于2018-08-17得票数 2
在我的训练中，损失有时会变成nan。然而，这似乎并没有影响我的神经网络训练。有人知道tensorflow是否有一些nan值的内部处理吗？
nan前后的损失值是稳定的，所以我认为学习率是很好的。
浏览 2提问于2017-03-01得票数 2
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我用Python编写了以下函数来计算标量、向量或矩阵的sigmoid函数。def sigmoid(z): return sig
对于相对较大的z正值，e^-z返回一个非常小的接近零(0)的值，从而使sig我的最终目标是确定logistic回归算法的代价函数。因为sigmoid准确地返回1，所以log(1-1)返回'nan‘。
浏览 0提问于2018-09-20得票数 6
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培训MSE损失大于理论最大值？
、、、、
我正在训练一个keras模型，它的最后一层是一个sigmoid单元：我使用一些训练数据来训练这个模型，在这些数据中，预期的输出总是在0.0到1.0之间。我正在用均方误差编译模型：由于预期的输出和实际的输出都是0到1之间的单个浮点数，所以我预计损失在0到1之间，但是当
浏览 3提问于2020-08-30得票数 6
数值稳定乙状结肠函数的实现与TensorFlow实现有什么不同？def sigmoid(z):
return tf.wher
浏览 1提问于2019-05-18得票数 3
关于python 3逻辑回归的实现，我有两个问题(Andrew课程)：a.获取日志时遇到的零值我知道sigmoid函数只会返回(0,1但是，它给出了我在代码中附加的错误。即使在通过ta.T时，我也会得到相同的错误。def sigmoid(z):data_set.insert(0,'Ones',1)
X= data
浏览 0提问于2020-08-09得票数 2
我正在编写一个计算成本函数和梯度下降的机器学习代码，我分别编写了每个函数，如下所示： def costFunction(theta, X, y): m = y.size
J = costFunction(intia
浏览 11提问于2020-12-03得票数 0
当我在一个涉及神经网络的C++项目中工作时，我被NaN的结果所阻碍。经过大量的追踪(试图找到NaN的起源)，我意识到它的来源是我的sigmoid导数函数，如下所示。double sigDer(double n){} return res;}
有了这个简单的假设，我的代码就能像预期
浏览 0提问于2013-07-22得票数 3
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我正在尝试实现一个图片识别神经网络，我面临着一个问题……当我使用线性激活函数时，数字在早期变得非常大，导致javascript中的Infinity和NaN。当我使用SoftPlus时，数字变得非常小，导致NaN ...我应该使用什么激活函数？
浏览 2提问于2017-04-04得票数 1
我编写了一个自定义丢失函数，当地面真相标签(6d向量)为NaN时返回0的损失，否则返回均方误差。标签中的所有6个特性要么都是NaN，要么就没有NaN。因此，我认为问题在于tf.math.is_nan函数，但我不知道为什么它会给我的NaN带来损失。此外，我还在一些人工制作的标签上测试了培训模式之外的损失功能，并且没有返回NaNs。它返回一个(batch_size，6)字形张量。第一列
浏览 0提问于2021-11-16得票数 1
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我正在训练一个自动编码器，它的输入是0,1中的矩阵P，使用以下损失函数：这是我的密码：self.optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)_, l, y_pred, y = sess.run([mod
浏览 3提问于2022-06-26得票数 1
但是，在TensorFlow中正确地实现成本函数是有困难的。j之间连接的机会，如果链接不存在，则表示A_ij = 1 (在简单的附加矩阵中)，这两个矩阵都是相同大小的矩阵。)
如何在TensorFlow中定义这样的损失函数？[nan, nan], [nan</em
浏览 0提问于2018-03-04得票数 1
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fminunc正在返回“User objective function returned；new a new point...”当'iter-detailed‘打开时。我知道这是因为我的成本函数，出于某种原因，它返回一个复杂的组件(准确地说，它返回的是J= NaN + NaNi)。有没有关于它为什么要这样做，以及我如何修复它的想法？附注：成本函数和梯度：reg = (lambda/(2*m))*s
浏览 0提问于2012-05-06得票数 0
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我正在用tensorflow后端在python中使用Keras来训练unet。经过一两个训练步骤(批量大小为1)，我的损失变成了nan。我查看了这些数据，并证实我的培训数据中没有nan值。
浏览 0提问于2018-09-22得票数 0
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