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<<' ';}}到此，相信大家对“C++怎么实现softmax函数”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
