如何防止softmax函数overflow和underflow？

最新推荐文章于 2024-12-09 14:53:17 发布
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#机器学习 #softmax #上溢 #秋招面试

文章讨论了在C语言中进行大数值计算时可能出现的上溢出和下溢出问题。当c值极大时，计算e^c可能会导致上溢出，而c趋于负无穷时，分母极小可能导致下溢出。为了解决这些问题，可以采用最大值策略，将函数f(x)_i的值改为其减去所有x_i中的最大值M，这种方法能保持数值稳定且理论上计算结果不变。许多数值计算库已采纳此方法来确保计算精度。
  • 上溢出：c极其大的时候，计算ece^cec
  • 下溢出：当c趋于负无穷的时候，分母是一个极小的数，导致下溢出
    请添加图片描述
  • 解决方法
    令M=max⁡xi,i=1,2,⋯ ,nM=\max{x_i}, i=1,2,\cdots,nM=
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阿里面试官问：什么是softmax 上下溢出问题？
yang10940的博客
03-30 431
大模型量化是指对大规模机器学习或深度学习模型进行的一种优化技术，旨在减少模型的计算需求和内存占用，同时尽量保持模型的性能。然而，量化也可能导致模型性能的下降，因此研究如何在量化过程中最小化精度损失是一个重要的课题。为此，研究人员开发了多种量化策略和技术，包括但不限于感知量化、量化感知训练等方法，以确保量化后的模型能够尽可能地保持原有的性能水平。量化的关键点是计算zero point和scale以确保量化后的值在目标数据类型的表示范围内，否则需要截断，会损失数据的精度。量化的核心是数值从高精度变为低精度。
Softmax函数防止溢出，稳定计算
weixin_67051070的博客
08-27 936
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防止溢出
qq_45503218的博客
10-14 433
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？
softmax的数值溢出问题
weixin_40779727的博客
06-18 995
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函数如何防止数值上溢和溢出问题
hahaha_2017的博客
07-28 2990
参照https://blog.youkuaiyun.com/csuzhaoqinghui/article/details/79742685
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
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 1823
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
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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
数值计算中的overflow and underflow
Ashinhuang的博客
12-18 918
数值计算中的overflow and underflow 以softmax为例 实数在计算机内用二进制标识，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，而指数函数容易出现无穷大数而导致溢出错误，如e100=2.6881171418161356e+43，e1000=inf，这些无穷大无法进行除法运算，就出现OverflowError错误，这是因为计算机能够处理的“数”必须在4字节或者8字节的有限数值范围内。 下溢：当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。 上溢：大量级的数被近似为无穷时发
为什么Softmax函数中要减去最大值？
最新发布
05-29
嗯，用户问的是为什么在Softmax函数中要减去最大值，主要是为了数值稳定性或者避免溢出问题。我需要结合之前提供的引用内容来解答这个问题。首先，用户可能已经知道Softmax的基本作用，但不太清楚具体为什么要做这个...
如何手写softmax函数防止数值溢出？
weixin_42988382的博客
03-04 1484
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 的上下溢出问题解决方案
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
01-21 4409
在审核RD写的线性分类解读时，看到了这么一条： 在 Softmax 函数的计算过程中，还需要注意上溢出和下溢出的问题 之前遇到过，但都是调包来解决的，今儿看到了之后，整理如下： 给定一个张量： x=[x1,x2,....,xn]T \bm{x} = [x_1, x_2, ...., x_n] ^ T x=[x1​,x2​,....,xn​]T 经过softmaxsoftmaxsoftmax函数为: x~=[x~1,x~2,....,x~n]T \bm{\tilde{x}} = [\tilde{x}_1, \
如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow)
zenRRan的博客
03-27 381
转载出处：https://www.codelast.com/《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron ...
有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法
星空语_的博客
07-05 1014
有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法 《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（overflow） 实数
C++实现softmax
weixin_46273445的博客
12-04 1278
Softmax原型如下，常用于神经网络最后一层，将结果转化成(0,1)，并且相加等于1的概率。防止上下溢出，可以把xi替换为(xi-x_max)
利用softmax解决数值上溢和下溢
Im_Chenxi的博客
05-24 4435
一、数值上溢和数值下溢的问题    数值上溢：大量级的数被近似为正无穷或负无穷时发生上溢，进一步运算导致无限值变为非数字。    数值下溢：接近零的数被四舍五入为0时发生下溢。被零除，取零的对数，进一步运算会变为非数字。二、softmax函数                三、softmax函数解决数值溢出问题    利用softmax(z)来解决，其中，减去，导致exp里的最大参数为0，这排除了...
处理softmax函数上下溢出问题
Thisiwycf的博客
09-12 1031
softmax公式上下各除以exp(max)即可解决
softmax防止上下溢出问题
qq_56734304的博客
12-09 378
下溢（Underflow）是指在计算过程中，数值变得太小，低于计算机能够表示的最小值，导致结果为0。由于指数函数 ex 对于任何实数 x 都是正的，所以即使 zi−C 是一个很大的负数，ezi−C 也不会是0，因此不会出现分母为0的情况，从而避免了下溢。由于 max(z) 是最大的输入值，减去它之后，所有的 zi−max⁡(z)都会小于或等于0，因此 ezi−max⁡(z)的值会小于或等于1，从而避免了上溢。通过减去最大值102，我们避免了上溢，并且由于 e−2，e−2 和1都是正数，不会出现下溢。
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