如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow)

最新推荐文章于 2024-12-03 14:55:35 发布
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#上溢  #下溢 #softmax

本文深入探讨了《DeepLearning》一书中提到的上溢出和下溢出问题对数值计算的影响，特别是针对softmax函数和logsoftmax函数进行了详细的分析。

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。



softmax function



文章来源：https://www.codelast.com/

softmax函数的上溢出（overflow）和下溢出(underflow)
comli_cn的博客
10-29 186
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。
如何手写softmax函数防止数值溢出？
weixin_42988382的博客
03-04 1490
当我手写cross-entropy的时候，发现有时候竟然会出现error？整个数学计算过程没问题，主要问题就在于上溢出和下溢出，即当遇到极大或是极小的logits的时候，如果直接用公式按照exp的方式去进行softmax的话就会出现数值溢出的情况。为了解决这个问题，首先需要做的就是减去最大值，即： logits = logits - torch.max(logits, 1)[0][:, None] 原理可以看这个链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29376573 但是我减去
Softmax函数防止溢出，稳定计算
weixin_67051070的博客
08-27 949
输出饱和：Softmax输出接近0或1时，梯度∂yi∂zi∂zi​∂yi​​和∂yj∂zi∂zi​∂yj​​都会变得非常小。梯度消失：梯度变小导致反向传播时参数更新的步长变小，训练过程变得缓慢。数值稳定性：输入值分布分散会导致数值计算不稳定，进一步影响梯度的计算。为了缓解这种问题，可以使用一些技术，如Batch Normalization、Gradient Clipping等，或者在网络结构设计时避免过深的网络层数。
softmax溢出问题
muyuu的博客
01-31 3837
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防止溢出
qq_45503218的博客
10-14 447
softmax如何防止指数上溢？什么是指数上溢，什么是下溢？该如何解决？
有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法
weixin_33726313的博客
04-21 466
《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。 『1』什么是下溢出（underflow）和上溢...
如何防止softmax函数overflow和underflow？
mathlxj的博客
04-03 1057
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 1832
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）
softmax函数数值溢出是什么意思
最新发布
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...
浅谈上溢overflow和下溢underflow
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
softmax函数上溢出和下溢出(转载＋自己理解)
微电子学与固体电子学-俞驰
06-24 1996
《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。 『1』什么是下溢出（underflow）和上溢出（ov...
Softmax 函数解决上溢出（overflow）和下溢出（underflow）问题
Avalon
09-17 4246
什么是上溢出和下溢出 在计算softmax值的时候，会做e的指数，这可能会数值过大导致导致上溢出，或者数值过小而取0（下溢出） 解决办法 https://blog.youkuaiyun.com/csuzhaoqinghui/article/details/79742685...
溢出、上溢、下溢
热门推荐
08-01 1万+
国外著名的程序员技术网站：stackoverflow，国内对其的效仿，也有 segmentfault；overflow：溢出 overflow：上溢 underflow：下溢 stack underflow：堆栈下溢； 1. 上溢是当一个超长的数据进入到缓冲区时，超出部分被写入上级缓冲区，上级缓冲区存放的可能是数据、上一条指令的指针，或者是其他程序的输出内容，这些内容都被覆盖或者破坏掉。可见一小
softmax的数值溢出问题
weixin_40779727的博客
06-18 1002
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上溢和下溢问题
张欣的博客
01-14 5163
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...
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