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<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;
}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<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;
}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 <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<<' ';
    }
}