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要测试Softmax函数的正确性,可以使用以下步骤:
- 编写一个Softmax函数的实现代码。Softmax函数是一个常用的分类函数,用于将一个实数向量转换为概率分布向量。
#include
#include
#include
std::vector<double> softmax(std::vector<double> input) {
std::vector<double> output;
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < input.(); i++) {
sum += exp(input[i]);
}
for (int i = 0; i < input.(); i++) {
output.push_back(exp(input[i]) / sum);
}
return output;
}
- 编写一个测试Softmax函数的代码,包括一些测试用例。
int main() {
std::vector<double> input1 = {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> result1 = softmax(input1);
for (int i = 0; i < result1 class="hljs-built_in">size(); i++) {
std::cout << result1 class="hljs-string">" ";
}
std::cout << std class="hljs-type">double> input2 = {3.0, 1.0, 0.5};
std::vector<double> result2 = softmax(input2);
for (int i = 0; i < result2 class="hljs-built_in">size(); i++) {
std::cout << result2 class="hljs-string">" ";
}
std::cout << std class="hljs-keyword">return 0;
}
- 运行测试代码,检查Softmax函数的输出是否符合预期。可以手动计算Softmax函数的输出,并与代码的输出进行比较。如果输出符合预期,则说明Softmax函数的实现是正确的。
通过这种方式,可以测试Softmax函数的正确性。如果有更多的测试用例,可以进一步扩展测试代码。