softmax()定义

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python- Softmax函数详解与代码案例 Softmax函数的关键特点是它可以将原始的实数向量转换为概率向量，其中每个元素表示对应类别的概率。Softmax函数的关键特点是它可以将原始的实数向量转换为概率向量，其中每个元素表示对应类别的概率。我们想要计算每个类别的概率。通过Softmax函数，我们将原始的实数向量转换为了概率向量，使得我们可以对各个类别进行概率计算和分类。这意味着类别1的概率为0.665，类别2的概率为0.244，类别3的概率为0.090。这意味着类别1的概率为0.665，类别2的概率为0.245，类别3的概率为0.090。 阅读详情 
def softmax(X):
    Xexp = X.exp()
    partition = Xexp.sum(axis=1, keepdims=True)
    return Xexp / partition  # 这里应用了广播机制
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【PyTorch】torch.exp() 数值稳定性实战：从溢出处理到Softmax优化 本文深入探讨了PyTorch中torch.exp()函数的数值稳定性问题，从基础实现到softmax优化，详细解析了指数运算中的溢出与下溢风险。通过LogSumExp技巧和实战案例，展示了如何有效处理数值不稳定问题，提升深度学习模型的鲁棒性和计算效率。 阅读详情

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