一个深度学习的框架，在训练过程中发现，前向的运算部分没问题，但是求导回传后，就出现整个网络失效的问题（整个网络权重全部更新为0），检查了很久以后，找到一个容易被忽视的问题。
就现在很多模型中所用到的loss公式中大多数都是基本初等函数，这些基本初等函数中，存在一些定义域为R，但是其导数定义域不是R的，或者是函数定义域与其导数定义域不相同的。例如，我在应用中用到的求平方根的函数，该函数定义域为非负实数，但是该函数导数的定义域为正实数，这样导致了，一旦出现变量为0，那么其导数就为不可求的状态，进而导致了回传更新参数出错。
修改解决办法很简单，比如在求平方根函数的调用中加入很小的数，保证其可导，例如：
tf.sqrt(x+1e-20)
但是这样的解决只是一个trick的解决办法，与此同时，你需要关注的是，你代码计算出来的x，是否应该本身的值域就是x>0,那么这里出现0值，一定是前面计算存在问题；第二就是如果x的值域本身就包含0，那么有多大的概率会导致计算取0。这些都是通过上述折中的办法解决问题时，应该非常谨慎注意的问题。
与此同时，需要探讨的是TensorFlow框架实现的问题，为什么在导数出现错误的情况下，还允许训练继续，更新错误的权重，而不是抛出异常，这是值得探讨的问题。
