數值問題 深度學習 Softmax

2021-09-24 15:13:03 字數 551 閱讀 8239

softmax函式-上溢和下溢數值穩定

s of

tmax

(xi)

=exi

∑iex

softmax(x_i)= \frac } e^}

softma

x(xi

​)=∑

i​ex

exi​

​問題:假設所有的x

ix_i

xi​都等於某個常數c

\textbf

c,理論上對所有x

ix_i

xi​上式結果為1

n\frac

n1​。

1.減去最大值導致exe^

ex最大為0,排除了上溢的可能性同樣,分母中至少有乙個值為1的項,從而也排除了因分母下溢導致被零除的可能性

2.還需注意分子可能發生下溢,會導致計算log

(sof

tmax

(x))

log (softmax(x))

log(so

ftma

x(x)

) 時得到負無窮。

深度學習之softmax回歸

前言 softmax回歸 首先,我們看一下sigmod啟用函式,如下圖,它經常用於邏輯回歸,將乙個real value對映到 0,1 的區間 當然也可以是 1,1 這樣可以用來做二分類。接下來,我們再看一下softmax函式,其函式型別如下 那麼,softmax又是怎麼實現的呢?softmax把乙個...

深度學習基礎 實現Softmax回歸

matplotlib inline import d2lzh as d2l from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss,nn 在給出 之前,先介紹一下該資料集。fashion mnist資料集是比mnist資料...

深度學習中的數值計算問題

連續數學在數字計算機上的根本困難 我們需要通過有限數量的位模式來表示無限多的實數。計算機在表示實數時總會引入一些近似誤差,這些捨入誤差會導致上溢和下溢問題。舉例 softmax函式 sof tmax x i exi jn exj softmax x frac e softma x x i jn ex...