标签:keepdims 实现 True softmax exp np numpy axis
def softmax(x):
x -= np.max(x, axis= 1, keepdims=True)
f_x = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=1, keepdims=True)
return f_x
第一步:减去最大值。
因为在求exp时,可能因为指数过大,出现溢出的情况。
而在softmax中,重要的是两个数字之间的差值,只要差值相同,softmax的结果就相同:
上下同乘一个常量C,结果不变。这个\(logC\)通常取\(max(f_j)\)
第二步:计算softmax
参见:https://blog.csdn.net/qibinyi2/article/details/103744446
标签:keepdims,实现,True,softmax,exp,np,numpy,axis 来源: https://www.cnblogs.com/wangbingbing/p/16537847.html
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