如何防止softmax函数overflow和underflow?

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。

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  • 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
    M=max⁡xi,i=1,2,⋯ ,nM=\max{x_i}, i=1,2,\cdots,nM=maxxi,i=1,2,,n, 也就是所有xix_ixi中的最大值,只要将f(x)if(x)_if(x)i的值改为f(x)i−Mf(x)i-Mf(x)iM即可解决上溢和下溢的问题,并且,计算结果在理论上仍然和f(x)if(x)_if(x)i保持一致.

在很多数值计算的库中,都采用了此类方法保持数值稳定.

### 上溢溢出的定义 在数值计算领域,上溢出(Overflow)是指当一个数超出其数据类型的表示范围上限时发生的现象。例如,在浮点数运算中,如果结果太大以至于无法被存储,则会发生上溢出[^2]。 下溢出Underflow)则是指当一个非常接近零的小数变得如此之小,以至于无法通过当前的数据类型精确表示时的情况。在这种情况下,通常会被截断为零或者丢失精度。 ### Softmax 函数中的上下溢出问题及其处理方法 #### 背景 Softmax 函数常用于深度学习模型的最后一层,尤其是在多分类任务中。它的作用是将输入向量转化为概率分布的形式: \[ S(y_i) = \frac{e^{y_i}}{\sum_{j=1}^{n}{e^{y_j}}} \] 然而,由于指数函数 \( e^x \) 的特性,可能会遇到严重的数值稳定性问题——即上溢出或下溢出现象。 #### 解决方案 为了避免这些问题,可以采用一种称为 **log-sum-exp trick** 的技术来稳定 softmax 计算过程。具体做法如下: 1. 对原始输入向量减去最大值后再求幂次方项: 设 \( z_i = y_i - max(y_1,...,y_n) \),那么新的softmax公式变为 \[ S(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n}{e^{z_j}}} = \frac{e^{y_i - c}}{\sum_{j=1}^{n}{e^{y_j - c}}}, \quad where \; c=max(y_1,...,y_n). \] 此变换不仅保持了原公式的性质不变,而且有效地缩小了指数增长的空间,从而减少了上溢出的风险。 2. 使用 log-domain 来进一步增强数值稳定性。对于某些场景下的损失函数 (如交叉熵),可以直接利用上述技巧推导得到更稳定的版本。 以下是 Python 中实现这一改进后的 softmax 函数的例子: ```python import numpy as np def stable_softmax(x): """Compute the softmax of vector x in a numerically stable way.""" shift_x = x - np.max(x) # Subtract maximum value for numerical stability. exps = np.exp(shift_x) return exps / np.sum(exps) # Example usage: input_vector = np.array([1000, 1000]) print(stable_softmax(input_vector)) ``` 此代码片段展示了如何应用 `shift` 技巧以防止潜在的大规模指数爆炸问题。 --- ### 编程与数学背景补充 从编程角度来看,选择合适的数据结构以及算法设计能够帮助我们规避许多由硬件局限引发的问题。而在理论层面理解这些概念同样重要,因为它指导着实际开发过程中做出最佳决策。 至于数学原理部分,主要是基于连续映射定理以及极限理论的知识点展开讨论。通过对目标表达式进行适当变形后重新评估其收敛性特征,最终达到既满足功能需求又兼顾性能表现的目的。 ---
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