softmax函数c语言，c语言max函数的用法

如何解决上溢和下溢

1、解决办法很简单：对任意a都成立，这意味着我们可以自由地调节指数函数的指数部分，一个典型的做法是取 x1x1 、...xnxn 中的最大值：a=max{x1，x..xn} 这可以保证指数最大不会超过0，于是你就不会上溢出。

2、定期用开水和洗衣粉清洁厨房排水管。煮沸一锅开水，加入洗衣粉，然后从洗菜池中冲洗下来，这可以使管壁上的更多油融化，特别适合冬天。

3、如何解决顺序队列的“假上溢”（1）当出现“假上溢”现象时，把所有的元素向低端移动，使得空位从高端区移向低端区，显然这种方法很浪费时间。（2）将存储队列元素的一维数组首尾相接，形成一个环状。

4、更换下水管就可以了。如果水堵得太严重，我们只能够用蛇形管进行疏通才可以，也可以用专门疏通的钢丝，将其伸进去不停的旋转上拉和下提来疏通我们的下水管道溢水的现象。

5、可以借助皮揣子用力下压，然后猛力一提就会形成一股压力和抽力，这种方法可以将下水道的水冲开。

6、手动疏通：如果是管道堵塞引起地漏往上溢污水，我们可以使用疏通器或者管道清洁剂进行手动疏通，解决管道堵塞的问题。更换地漏防臭芯：地漏防臭芯损坏可能是造成地漏往上溢污水的原因之一，需要将其更换。

机器学习中softmax函数到底干嘛用的?比如LR中和神经网络中,求大神赐教...

1、机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。 深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。

2、当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。最后一层的输出应该通过softmax激活函数，以便每个节点输出介于(0-1)之间的概率值。

3、标准logistic函数在机器学习中使用得非常广泛，经常用来将一个实数空间的数映射到(0， 1)区间。标准 logistic 函数的导数为： softmax函数是将多个标量映射为一个概率分布。

4、. Softmax函数 （1）定义：在 数学 ，尤其是 概率论 和相关领域中， Softmax函数 ，或称 归一化指数函数 ，是 逻辑函数 的一种推广。

二.交叉熵损失函数(Softmax损失函数)

1、交叉熵损失函数一般用于分类任务：softmax用于多分类过程中 ，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！实际情况证明，交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。

2、softmax损失函数是只针对正确类别对应的输出节点，将这个节点的softmax值最大化；而交叉熵损失函数是直接衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离。交叉熵式子： ， 代表真实样本的标签值。

3、再来看一下 softmax 的损失函数： 以多分类来看，交叉熵损失函数为：对于比较常见的 one-hot 编码来看，yi 只有一个元素值为1，其他的都是0，所以 Softmax 的损失函数求和号去掉，就转换为最开始的形式。

4、交叉熵损失函数也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。

5、softmax 损失函数，适合单标签多分类问题 欧式损失函数(就是均方误差)，适合实数值回归问题 sigmod 交叉熵，适合多标签分类问题，这里上面说是主要用在二分类，暂时理解为多标签二分类问题。

程序员必备的一些数学基础知识

1、离散数学对程序员来说非常重要，还有组合数学、线性代数、概率论、数论等等，即使你将来不做研究，这些基础知识也能极大地提高你的水平。

2、学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面： 数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。

3、首先，需要准备数学知识。从计算机的发展史来看，它的体系结构与数学模型等都是由许多数学家提出来的，就连最早的计算机都是为了计算而设计的。如果想要学好计算机，就要具备一定的数学基础。

4、学编程需要以下基础知识：数学基础。从计算机发展和应用的历史来看，计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。

sigmoid和softmax的比较

Sigmoid 和 Softmax 区别：sigmoid将一个real value映射到（0，1）的区间，用来做二分类。

对比sigmoid类函数主要变化是： 1）单侧抑制 2）相对宽阔的兴奋边界 3）稀疏激活性。

如果模型输出为非互斥类别，且可以同时选择多个类别，则采用Sigmoid函数计算该网络的原始输出值。 如果模型输出为互斥类别，且只能选择一个类别，则采用Softmax函数计算该网络的原始输出值。

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