Shulou(Shulou.com)05/31 Report--

本篇内容主要讲解"C++怎么实现softmax函数"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"C++怎么实现softmax函数"吧!

背景

今天面试字节算法岗时被问到的问题，让我用C++实现一个softmax函数。softmax是逻辑回归在多分类问题上的推广。大概的公式如下：

即判断该变量在总体变量中的占比。

第一次实现实现

我们用vector来封装输入和输出，简单的按公式复现。

vector softmax(vector input){ double total=0; for(auto x:input) { total+=exp(x); } vector result; for(auto x:input) { result.push_back(exp(x)/total); } return result;}测试test 1

测试用例1: {1, 2, 3, 4, 5}

测试输出1: {0.0116562, 0.0316849, 0.0861285, 0.234122, 0.636409}

经过简单测试是正常的。

test 2

但是这时面试官提出了一个问题，即如果有较大输入变量时会怎么样？

测试用例2: {1, 2, 3, 4, 5, 1000}

测试输出2: {0, 0, 0, 0, 0, nan}

由于 e^1000已经溢出了双精度浮点(double)所能表示的范围，所以变成了NaN(not a number)。

第二次实现(改进)改进原理

我们注意观察softmax的公式:

如果我们给上下同时乘以一个很小的数，最后答案的值是不变的。

那我们可以给每一个输入 x i 都减去一个值 a ，防止爆精度。

大致表示如下:

实现vector softmax(vector input){ double total=0; double MAX=input[0]; for(auto x:input) { MAX=max(x,MAX); } for(auto x:input) { total+=exp(x-MAX); } vector result; for(auto x:input) { result.push_back(exp(x-MAX)/total); } return result;}测试test 1

测试用例1: {1, 2, 3, 4, 5, 1000}

测试输出1: {0, 0, 0, 0, 0, 1}

test 2

测试用例1: {0, 19260817, 19260817}

测试输出1: {0, 0.5, 0.5}

我们发现结果正常了。

完整代码#include #include #include using namespace std;vector softmax(vector input){ double total=0; double MAX=input[0]; for(auto x:input) { MAX=max(x,MAX); } for(auto x:input) { total+=exp(x-MAX); } vector result; for(auto x:input) { result.push_back(exp(x-MAX)/total); } return result;}int main(int argc, char *argv[]){ int n; cin>>n; vector input; while(n--) { double x; cin>>x; input.push_back(x); } for(auto y:softmax(input)) { cout

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