本文从$\text{max}$到$\mathrm{logsumexp}$，再到$\text{softmax}$进行了一个简单推导，最后说明了$\text{softmax}$与CrossEntropy的关系。希望帮助大家理解多分类损失函数CrossEntropy。

max

首先，给出 $\text{max}$ 函数的表达式
$$\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)=\underset{K\to +\infty }{\lim }\frac{1}{K}\log \left(\sum _{i=1}^n{e}^{K{x}_i}\right)$$

这个式子怎么来的，详见：链接

然后，选定常数$K$，就有近似
$$\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)\approx \frac{1}{K}\log \left(\sum _{i=1}^n{e}^{K{x}_i}\right)$$

在模型中，很多时候可以设 $K=1$ ，这等价于把 $K$ 融合到模型自身之中，所以最简单地有$\text{max}$的光滑近似:
$$\begin{array}{rl}\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)& \approx \log \left(\sum _{i=1}^n{e}^{x_i}\right)\\ & \triangleq \mathrm{logsumexp}\left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)\end{array}$$

很多时候 $x$ 也是学习而来的，直接设 $K=1$ ，相当于让模型自己决定 $K$ 的大小

softmax

$\text{softmax}$不是$\text{max}$的光滑近似，而是$\mathrm{onehot}(\arg \max (\mathbf{x}))$的光滑近似

$\mathrm{onehot}(\arg \max (\mathbf{x}))$:先求出最大值所在的位置，然后生成一个等长的向量，最大值那一位置1，其它位置都置0。例如：
$$[2,1,4,5,3]\to [0,0,0,1,0]$$

简单推导$\text{ logsumexp=>softmax }$

给出向量$\mathbf{x}=\left[x_1,x_2,\dots ,x_n\right]$，然后每一位都减去整体的最大值，得到${\mathbf{x}}^{\prime }=\left[x_1,x_2,\dots ,x_n\right]-\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)$，这样新向量${\mathbf{x}}^{\prime }$与原向量$\mathbf{x}$最大值所在位置是一样的，即$\text{onehot}(\arg \max (\mathbf{x}))=\mathrm{onehot}\left(\arg \max \left({\mathbf{x}}^{\prime }\right)\right)$
。

不失一般性，假设$x_1,x_2,\dots ,x_n$两两不相等，那么新向量${\mathbf{x}}^{\prime }$的最大值显然为0，并且除去最大值外，其余各位都是负数。

那么，考虑对新向量${\mathbf{x}}^{\prime }$取指数得到
$$e^{{\mathbf{x}}^{\prime }}=\left[e^{x_1-\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)},e^{x_2-\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)},\dots ,e^{x_n-\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)}\right]$$

作为 $\text{onehot}\left(\arg \max \left({\mathbf{x}}^{\prime }\right)\right)$ 的近似，因为最大值为0，所以对应的位置是 $e^0=1$ ，而其余为负，取指数后会比较接近于 0。

此时，将$\max \left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)\approx \log \left({\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i}\right)$带入上式得到
$$\begin{array}{rl}\mathrm{onehot}(\arg \max (\mathbf{x}))& =\mathrm{onehot}\left(\arg \max \left({\mathbf{x}}^{\prime }\right)\right)\\ & \approx \left(\frac{e^{x_1}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i}},\frac{e^{x_2}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i}},\dots ,\frac{e^{x_n}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i}}\right)\\ & \triangleq \mathrm{softmax}\left(x_1,x_2,\dots ,x_n\right)\end{array}$$

softmax的作用

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$\text{softmax}$的作用是把一个序列，变成概率。
$$P(\mathbf{x}):\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ \cdots \\ x_n\end{array}\right]\to \left[\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\\ \cdots \\ P_n\end{array}\right]$$
$$P_j=\frac{e^{x_j}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i}}\forall j\in 1\cdots N$$
从概率的角度解释 $\text{softmax}$ 的话，就是
$$P_j=\mathbf{P}(y=j\mid x)$$

softmax的实现以及数值稳定性

代码实现：

def softmax(x):"""Compute the softmax of vector x."""exps = np.exp(x)return exps / np.sum(exps)

但是这种方法非常的不稳定。因为这种方法要算指数，只要你的输入稍微大一点，比如：
$$[10000,20000,30000]$$
分母上就是
$$e^{10000}+e^{20000}+e^{30000}$$
很明显，在计算上一定会溢出。

解决办法：在分子分母上都乘上一个系数，减小数值大小，同时保证整体还是对的
$$P_j=\frac{e^{x_j}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i}}=\frac{C{e}^{x_j}}{{\sum }_{i=1}^{n}C{e}^{x_i}}$$
常数$C$吸收进指数里面
$$\begin{array}{rl}{P}_j& =\frac{e^{x_j+\log (C)}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i+\log (C)}}\\ P_j& =\frac{e^{x_j+D}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{x_i+D}}\end{array}$$
这里的$D$一般取$D=-\max \left(x_1,x_2,\cdots ,x_n\right)$

代码实现：

def stablesoftmax(x):"""Compute the softmax of vector x in a numerically stable way."""shiftx = x - np.max(x)exps = np.exp(shiftx)return exps / np.sum(exps)

输入差别过大时，还是会有数值稳定性问题。
Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下
$$\begin{array}{c}\log \left(P_j\right)=\log \left(\frac{e^{x_j}}{{\sum }_{i=1}^i{e}^{x_i}}\right)\\ =\log \left(e^{x_j}\right)-\log \left(\sum _{i=1}^n{e}^{x_i}\right)\\ =x_j-\log \left(\sum _{i=1}^n{e}^{x_i}\right)\end{array}$$
LogSoftmax省了一个指数计算，省了一个除法，数值上相对稳定一些。

softmax与CrossEntropy

$\text{softmax}$本身没有太大关系，只是把这两个放在一起计算，算起来更快，数值稳定性也更好一些。

CrossEntropy

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交叉熵本质是衡量两个概率分布的距离的，而softmax能把一切转换成概率分布，那么这两者就是“天作之合”。

交叉熵举例说明：

假设一个动物照片的数据集中有5种动物，且每张照片中只有一只动物，每张照片的标签都是one-hot编码。
$$\begin{array}{llllll}\text{ Animal }& \text{ Dog }& \text{ Fox }& \text{ Horse }& \text{ Eagle }& \text{ Squirrel }\\ \text{ Label }& [1,0,0,0,0]& [0,1,0,0,0]& [0,0,1,0,0]& [0,0,0,1,0]& [0,0,0,0,1]\end{array}$$
第一张照片是狗的概率为100%，是其他的动物的概率是0；第二张照片是狐狸的概率是100%，是其他动物的概率是0，其余照片同理；因此可以计算下，每张照片的熵都为0。换句话说，以one-hot编码作为标签的每张照片都有100%的确定度，不像别的描述概率的方式：狗的概率为90%，猫的概率为10%。

假设有两个机器学习模型对第一张照片分别作出了预测：Q1和Q2,而第一张照片的真实标签为[1,0,0,0,0]。

$$\begin{array}{ll}\text{ Model }& \text{ Prediction }\\ \text{ Q1 }& [0.4,0.3,0.05,0.05,0.2]\\ \text{ Q2 }& [0.98,0.01,0,0,0.01]\end{array}$$

两个模型预测效果如何呢，可以分别计算下交叉熵：
$$\begin{array}{c}H\left(P_1,Q_1\right)=-\sum _i{P}_1(i){\log }_2{Q}_1(i)\\ =-(1\log 0.4+0\log 0.3+0\log 0.05+0\log 0.05+0\log 0.2)\approx 0.916\\ H\left(P_1,Q_2\right)=-\sum _i{P}_1(i){\log }_2{Q}_2(i)\\ =-(1\log 0.98+0\log 0.01+0\log 0+0\log 0+0\log 0.01)\approx 0.02\end{array}$$

交叉熵公式：
$$\begin{array}{c}H\left(L,P\right)=-\sum _j^n{L}_j{\log }_2{P}_j\end{array}$$

其中$P$就是预测概率分布，而$L$是真实标签分布。

参考博客

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/149186719
• https://spaces.ac.cn/archives/6620
• https://www.zhihu.com/question/294679135/answer/885285177