C++實(shí)現(xiàn)softmax函數(shù)的面試經(jīng)驗(yàn)
背景
今天面試字節(jié)算法崗時(shí)被問到的問題,讓我用C++實(shí)現(xiàn)一個(gè)softmax函數(shù)。softmax是邏輯回歸在多分類問題上的推廣。大概的公式如下:
即判斷該變量在總體變量中的占比。
第一次實(shí)現(xiàn)
實(shí)現(xiàn)
我們用vector來封裝輸入和輸出,簡單的按公式復(fù)現(xiàn)。
vector<double> softmax(vector<double> input) { double total=0; for(auto x:input) { total+=exp(x); } vector<double> result; for(auto x:input) { result.push_back(exp(x)/total); } return result; }
測試
test 1
- 測試用例1: {1, 2, 3, 4, 5}
- 測試輸出1: {0.0116562, 0.0316849, 0.0861285, 0.234122, 0.636409}
經(jīng)過簡單測試是正常的。
test 2
但是這時(shí)面試官提出了一個(gè)問題,即如果有較大輸入變量時(shí)會怎么樣?
- 測試用例2: {1, 2, 3, 4, 5, 1000}
- 測試輸出2: {0, 0, 0, 0, 0, nan}
由于 e^1000已經(jīng)溢出了雙精度浮點(diǎn)(double)所能表示的范圍,所以變成了NaN(not a number)。
第二次實(shí)現(xiàn)(改進(jìn))
改進(jìn)原理
我們注意觀察softmax的公式:
如果我們給上下同時(shí)乘以一個(gè)很小的數(shù),最后答案的值是不變的。
那我們可以給每一個(gè)輸入 x i 都減去一個(gè)值 a ,防止爆精度。
大致表示如下:
實(shí)現(xiàn)
vector<double> softmax(vector<double> 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<double> result; for(auto x:input) { result.push_back(exp(x-MAX)/total); } return result; }
測試
test 1
- 測試用例1: {1, 2, 3, 4, 5, 1000}
- 測試輸出1: {0, 0, 0, 0, 0, 1}
test 2
- 測試用例1: {0, 19260817, 19260817}
- 測試輸出1: {0, 0.5, 0.5}
我們發(fā)現(xiàn)結(jié)果正常了。
完整代碼
#include <iostream> #include <vector> #include <math.h> using namespace std; vector<double> softmax(vector<double> 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<double> 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<double> input; while(n--) { double x; cin>>x; input.push_back(x); } for(auto y:softmax(input)) { cout<<y<<' '; } }
以上就是C++實(shí)現(xiàn)softmax函數(shù)的面試經(jīng)驗(yàn)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于C++ softmax函數(shù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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