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上传时间: 2020-12-22
详细说明：文章目录1.上溢和下溢2.优化方法
1.上溢和下溢
下溢(Underflow):当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。
上溢(Overflow):当大量级的数被近似为 ∞ 或 −∞ 时发生上溢。
必须对上溢和下溢进行数值稳定的一个例子是 softmax 函数。softmax 函数经常用于预测与范畴分布相关联的概率，定义为:
import numpy as np
x = np.array([1e7, 1e8, 2e5, 2e7])
y = np.exp(x) / sum(np.exp(x))
print("上溢:",y)
x = x - np.max(x) # 减去最大值
y = np.
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