CNN算法预测值为1.0，因此交叉熵成本函数给出除零警告

Question

我正在使用CNN进行二进制分类。

虽然交叉熵函数是由代码计算的：

(-1 / m) * np.sum(np.multiply(Y, np.log(AL)) + np.multiply(1 - Y, np.log(1 - AL)))

当算法预测值为1.0时，此成本函数给出除零警告。 怎么处理呢？ 或者有没有办法避免预测变成1.0，就像任何预处理技能一样？

当我使用更高的数值精度时，它工作正常。 但我仍然对这个警告感到好奇。

Answer 1

这看起来像try / except应该处理除零错误。

try:
    my_var = (-1 / m) * np.sum(np.multiply(Y, np.log(AL)) + np.multiply(1 - Y, np.log(1 - AL)))
except ZeroDivisionError:
    print("I tried to calculate the result, but I got a divide-by-zero error. Maybe you need to use higher precision.")
    exit()