在我的 GAN 网络实现中，鉴别器的输出类似于2.05145e+07导致1 - disc_output-> 1-2.05145e+07=-2.05145e+07（负数）因此log(1-2.05145e+07)导致 NaN。
2.05145e+07
1 - disc_output
1-2.05145e+07=-2.05145e+07
log(1-2.05145e+07)
我不是第一个遇到这种问题的人。一种解决方案是只允许log像 done here一样的正值。
log
有谁知道对此有更好的解决方案吗？也许一些不同的损失函数？
因为鉴别器返回一个概率值，它的输出必须在 0 和 1 之间。在使用鉴别器输出之前尝试使用sigmoid( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sigmoid )。
sigmoid
此外，和其他人一样，我建议tf.log(tf.maximum(x, 1e-9))在数值不稳定的情况下使用。
tf.log(tf.maximum(x, 1e-9))
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