Log Softmax函数

简介：
Log Softmax函数是机器学习中常用的激活函数，主要用于多分类问题中的输出层。它结合了softmax和对数操作，便于计算概率分布并对交叉熵损失函数进行优化。 Python版本的softmax函数如下： ```python def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每个元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max = row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂 x_exp = np.exp(x) # 求和并计算softmax值 x_sum = np.sum(x_exp, axis=axis, keepdims=True) softmax_values = x_exp / x_sum return softmax_values ``` 这段代码首先找到输入数组`x`中每一行的最大值，然后将每个元素减去该最大值得到一个新的矩阵。接着计算新矩阵的指数函数，并求和得到归一化因子。最后通过除以这个归一化的因子来获得softmax的结果。