在sample_weight = zeros的情况下损失达到NaN

Question

我在使用

的模型时遇到了一个非常奇怪的错误

sample_weight_mode =“ temporal”

，其中输入样本和预测都是时间上的。现在有些情况下，我根本不希望损失对某些样本进行反向传播，因此对于这些特定样本的所有时间步长，我都将sample_weight提供为零的向量。奇怪的是，在这些情况下，损失为NaN而不是零！为什么会这样？我还认为Keras不能对sample_weight数组进行归一化，因为缩放也会缩放损失。