数值稳定的softmax
下面有没有一种数值稳定的方法来计算softmax函数？我得到的价值在神经网络代码中变成Nans。
np.exp(x)/np.sum(np.exp(y))
问题答案：
softmax exp（ x ）/ sum（exp（ x
））实际上在数字上表现良好。它只有正数项，因此我们不必担心重要性下降，并且分母至少与分子一样大，因此可以保证结果介于0到1之间。
唯一可能发生的事故是指数溢出或溢出。 x 的单个元素的上溢或所有元素的下溢将使输出或多或少地无用。
但是很容易通过使用对任何标量c都成立的恒等式softmax（ x* ）= softmax（ x + c）来防范这一点：从 x
减去max（ x ）会留下一个只有非正项的向量，排除上溢和至少一个为零的元素排除了消失的分母（某些但并非全部入口的下溢是无害的）。
*
脚注：从理论上说，在和灾难性事故是可能的，但你需要一个 荒谬的 条款数。例如，即使使用只能解析3个小数的16位浮点数（相比于“正常”
64位浮点数的15个小数点），我们也需要2 ^ 1431（〜6 x 10 ^ 431）和2 ^
1432得到的总和减少两倍
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