Softmax 函数解决上溢出（overflow）和下溢出（underflow）问题

最新推荐文章于 2025-10-22 21:18:46 发布
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本文介绍了在计算softmax值时可能出现的上溢出和下溢出问题，并提供了有效的解决方案。
softmax函数的上溢出（overflow）和下溢出(underflow)
最新发布
comli_cn的博客
10-29 166
溢出即数值超过了二进制的精度，上溢出值为inf，下溢出值为0。实数在计算机内用二进制表示，所以不是一个精确值，当数值过小的时候， 被四舍五入为0，这就是下溢出。此时如果对这个数再做某些运算（例如除以它）就会出问题。反之，当数值过大的时候，情况就变成了上溢出。
计算机运算中的上溢、下溢是什么？
guigenyi的专栏
10-22 657
计算机运算中的上溢和下溢是指数值超出数据类型表示范围导致的错误。上溢发生在结果超过最大值时（如8位无符号整数200+100变成44），下溢则是结果小于最小值（如0-1变成255）。浮点数下溢可能导致结果变为零或精度损失。两者都可能引发程序错误，可通过选择合适数据类型、范围检查和使用高精度库来避免。理解这些概念对编写健壮程序至关重要。
SoftMax
qq_38816432的博客
12-02 584
文章目录1. softmax 1. softmax softmax算子一般用于多分类场景，把神经元的输出映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。使得经过softmax后的输出为每个类别的概率，并且各个概率的和为1。 softmax的计算过程为：某元素的指数与所有元素指数和的比值。 在实际应用中，需要注意softmax中存在的数据溢出问题，如果softmax的输入V过大，经过指数运算后，很容易出现数据溢出。解决办法是：将V中的每一个数据，都减去V中的最大值：
softmax溢出问题
muyuu的博客
01-31 3833
目录上溢及下溢softmax交叉熵损失 softmax函数是深度学习常用的输出函数，它的表达式如下： yj^=exj∑i=1nexi\hat{y_j} = \frac{e^{x_j}}{\sum_{i=1}^{n} e^{x_i}}yj​^​=∑i=1n​exi​exj​​ 上溢及下溢 但是如果 xjx_jxj​ 是一个很大的数，那么 exje^{x_j}exj​ 可能会大于数据类型容许的最大数字，造成上溢，这将使分母或分子变为 infinfinf， 最后得到的是0、infinfinf 或 nannanna
Softmax的数值(overflow)问题
PzLu's Blog
02-25 1907
Softmax的数值(overflow)问题 文章目录Softmax的数值(overflow)问题一、Softmax(Normalized exponential function)定义二、Python简单实现三、溢出问题四、解决方案五、解决原理 一、Softmax(Normalized exponential function)定义 Normalized exponential functio...
softmax的数值溢出问题
weixin_40779727的博客
06-18 998
softmax是deep learning常用的一个操作，虽然有很多现成的包可以调，但在某些场景下需要自己实现。本文简单探讨一下浮现softmax可能会出现的数值稳定性问题。联用时（如计算cross-entropy损失），会出现。，此时应当进行如下变形。很大时，分子可能出现。
softmax函数_Softmax函数中的上溢下溢问题
weixin_39882948的博客
12-18 875
在机器学习中，常碰见的一个函数就是softmax，形式如下softmax函数的一般形式这个周末参加WPC，遇见一道注意力机制的偏机器学习题目。很感兴趣，但最终还是没做出来，后面才知道是考数值溢出的，原题如下这里的α_ts是h对输入特征x​1​​,x​2​​,...,x​n​​的softmax响应函数，即对每个x给予多少“注意力”。直观理解为——如果h对d维中某个维度更“关注”，而x在这个维度的表现...
softmax上溢和下溢问题
张欣的博客
01-14 5157
在计算机里面数据都是以二进制的形式存储的，如果数据超过了计算机所能存储的最大范围，就会发生溢出。 softmax公式：                                                                      softmax公式里面因为存在指数函数，所以有可能会出现上溢或下溢的问题。如下面的例子所示：  import math import...
如何防止softmax函数overflow和underflow？
mathlxj的博客
04-03 1056
在很多数值计算的库中，都采用了此类方法保持数值稳定.
什么是softmax 上下溢出问题？softmax的意义以及和logistic函数区别
曾小健3的博客
12-03 1825
softmax 上下溢出问题？在计算机科学中，溢出（overflow）和下溢出（underflow）是指数据超出其存储类型所能表示的范围的情况。上溢出（Overflow）上溢出发生在数值超过了变量或数据类型的上限。例如，在一个8位无符号整数（范围是0到255）中，如果你尝试存储值256，就会发生上溢出。因为256超出了这个数据类型可以表示的最大值，结果可能会被截断为0（取决于具体的处理方式），这通常会导致错误的结果。2. 下溢出（Underflow）
浅谈上溢overflow和下溢underflow
热门推荐
weixin_46838605的博客
04-26 1万+
目录一、为什么会出现overflow和underflow？二、解决方法 一、为什么会出现overflow和underflow？ 计算机只能使用有限的bit来描述数字，因此当被描述的数字需要超多的bit位，而计算机的bit位不够时，计算机就不能准确地表示这些数字。 例如，因为计算机没有足够的bit位，所以不能描述一个极小的数 1×10−100001×10^{-10000}1×10−10000 ，计算机会认为这个数是0 。这种误把一个极小的数看作 0 的现象叫做underflow。 计算机也不能描述一个极大的数
softmax函数数值溢出是什么意思
07-30
首先，用户的问题是关于softmax函数的数值溢出问题。用户问：“我想理解softmax函数在计算过程中数值溢出的含义及其可能带来的影响 请问softmax函数计算中出现数值溢出是什么意思 如何避免” 我需要基于系统级指令...
如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow)
csuzhaoqinghui的博客
03-29 7794
转载出处：https://www.codelast.com/《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下...
有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法
爱CV
07-20 2883
实数在计算机内用二进制表示，所以不是一个精确值，当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出。此时如果对这个数再做某些运算（例如除以它）就会出问题。反之，当数值过大的时候，情况就变成了上溢出。.........
TensorRT debug及FP16浮点数溢出问题分析
TracelessLe的专栏
10-08 9293
前言 TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学习推理优化器和运行时，能够让深度学习推理应用拥有低时延和高吞吐的优点。 除了常规的加速功能外，TensorRT还提供了一套可用于engine生成过程中debug的工具，包括Polygraphy、ONNX GraphSurgeon和PyTorch-Quantization。这些小工具用处很大，值得花时间进一步研究。 Debug方法示例 polygraphy Polygraphy是TensorRT官方提供的一系列小工具合集
机器学习之上溢，下溢，病态矩阵
weixin_43087913的博客
04-13 728
数值分析：矩阵求逆-奇异性、条件数 **机器学习各种资料涉及到的知识，在我不理解和认为不对的地方做了补充和修改，若有错误欢迎指教！**机器学习算法通常需要大量的数值计算。这通常是指通过迭代过程更新解的估 计值来解决数学问题的算法，而不是通过解析过程推导出公式来提供正确解的方法。 常见的操作包括优化（找到最小化或最大化函数值的参数）和线性方程组的求解。 对数字计算机来说实数无法在有限内存下精确表示，因此仅仅是计算涉及实数的函 数也是困难的。 4.1 上溢和下溢 连续数学在数字计算机上的根本困难是，我们需要通过
softmax函数如何防止数值上溢和溢出问题
hahaha_2017的博客
07-28 2991
参照https://blog.youkuaiyun.com/csuzhaoqinghui/article/details/79742685
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