李沐动手学习深度学习——3.6练习

news/2024/4/15 4:19:46/文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_45496725/article/details/136412993

本节直接实现了基于数学定义softmax运算的softmax函数。这可能会导致什么问题?提示:尝试计算exp(50)的大小。

在这里插入图片描述
可能存在超过计算机最大64位的存储,导致精度溢出,影响最终计算结果。

本节中的函数cross_entropy是根据交叉熵损失函数的定义实现的。它可能有什么问题?提示:考虑对数的定义域。

由于对数的定义域是(0, +无穷)。所以可能存在预测结果为0的情况,导致对数计算出错。

请想一个解决方案来解决上述两个问题。

使用归一化操作,可以解决softmax爆炸的问题。对于log函数后添加一个极小值防止计算错误。

返回概率最大的分类标签总是最优解吗?例如,医疗诊断场景下可以这样做吗?

不是的,本质上0.6或者0.4都是存在一定出现的概率,所以在医疗层面上不能使用最绝判断结果,需要阐述出现情况的概率。

假设我们使用softmax回归来预测下一个单词,可选取的单词数目过多可能会带来哪些问题?

当可选取的单词数目过多时,可能会导致模型参数数量过多,增加训练的复杂度。因为输出output的结果变多,模型计算量增大。

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