Функция потери смешанного действия (пользовательская) в TensorFlow дает nan (NaN) на тренировке

Question

Я тестирую пользовательские потери, которые сочетают в себе классификацию и регрессию (например, потери YOLO).увы, TensorFlow выдает nan (NaN) на тренировках ... Я пробовал советы людей здесь и в любом месте, но все же, не исправить.

вот мой код:

def S_loss(y_true, y_pred):
    Gnoobj = 0.5
    Gcoord = 5.
    mask = y_pred[..., 0] > 0
    w_pred = tf.boolean_mask(y_pred[..., 1], mask)
    w_true = tf.boolean_mask(y_true[..., 1], mask)
    h_pred = tf.boolean_mask(y_pred[..., 2], mask)
    h_true = tf.boolean_mask(y_true[..., 2], mask)
    wmse = mean_squared_error(w_true, w_pred)
    hmse = mean_squared_error(h_true, h_pred)
    mse = wmse + hmse
    binary = binary_crossentropy(y_true[..., 0], y_pred[..., 0])
    return Gcoord * mse + Gnoobj * binary

спасибоза любую помощь!