ValueError：数学域错误 | Python 中的 log()答案

【问题标题】：ValueError: math domain error | log() in PythonValueError：数学域错误 | Python 中的 log()
【发布时间】：2021-08-04 20:14:25
【问题描述】：

我不熟悉在 Python 中使用 math 库。这个脚本的目的是展示我对Cross-Entropy 错误函数的“解决”。

我检查了我的括号和运算符，用我的菜鸟的眼睛看不出有什么问题。

错误发生在最后一行。

out = 1.099
target = 0.7
do = 3

print('CEE = -(log(' + str(out) + ') + ((1 - ' + str(target) + ') * log(1 - ' + str(out) + ')))')
print('    = -(log(' + str(out) + ') + ((' + str(round(1 - target, dp)) + ') * log(' + str(round(1 - out, dp)) + ')))')
print('    = -(' + str(round(m.log(out), dp)) + ' + ((' + str(round(1 - target, dp)) + ') * ' + str(round(m.log(1 - out), dp)) + '))')

输出和错误：

CEE = -(log(1.099) + ((1 - 0.7) * log(1 - 1.099)))
    = -(log(1.099) + ((0.3) * log(-0.099)))

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 3, in <module>
    import Perceptron
  File "/home/runner/Deep-Learning/Perceptron.py", line 125, in <module>
    print('    = -(' + str(round(m.log(out), dp)) + ' + ((' + str(round(1 - target, dp)) + ') * ' + str(round(m.log(1 - out), dp)) + '))')
ValueError: math domain error

【问题讨论】：

如果你把最后一行分解成简单的语句，例如m.log(out); m.log(1-target) 等，并在事情通过测试时建立更多嵌套调用，您很快就会发现您正在尝试计算负数的对数。
这里是问题round(m.log(1 - out), dp) # are you sure you need a log of negative 0.09899999999999998 ?
@simpleApp 所以在每个打印语句的前面都有一个减号，这将是下一行。所以否定减号
交叉熵不应该看起来像 -p log(q) -(1 - p) log(1 - q) 其中 p 和 q 在 [0, 1] 范围内吗？这似乎与您所拥有的不符。
要记录的负数会引发断言错误。所以在你试图完成的数学运算中有些东西看起来不正确。请重新检查。

标签： python math printing cross-entropy

【解决方案1】：

Log(), math.log() 不能接受负数。

【讨论】：