Откуда в обучении берётся nan: численная нестабильность в ML и почему всё считают в логарифмах

Дата публикации: 11-06-2026 12:57:25

Многие ML‑инженеры знают, что нужно использовать CrossEntropyLoss, log_softmax и logsumexp. Гораздо меньше людей могут объяснить, что именно они спасают и почему без них обучение модели периодически превращается в генератор nan. Именно об этом и поговорим.

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Менеджер ML-экспериментов. Что это и как он нас выручает	0	5.95	01-03-2026
2	Nano Banana Pro. Реальное применение, а не мемные картинки	0	7.9	10-02-2026
3	Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее	0	8.3	17-02-2026
4	Pipeline в машинном обучении: как создавать сложные модели без боли и утечек данных	0	7.77	07-06-2026
5	Nothing to Declare: From NaN to None via null	0	6.08	29-01-2026
6	Работа с несбалансированными данными: SMOTE мёртв, что работает	0	12.98	31-01-2026
7	Клиент — это тоже вектор? Как мы хотели улучшить ML-модель, а построили similarity engine	0	11.48	18-05-2026
8	Credit Scoring: Одинокое дерево, целый лес и разочарование в нейросетях	0	8.69	28-07-2026
9	Запрещённая математика в твоём autograd: бесконечно малые, дуальные числа и нестандартный анализ	0	7.53	03-05-2026
10	Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 9: Дерево решений	0	8.15	08-06-2026

Классификация: Мнения. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 6.4. Источник: pythondigest.ru.