LogSumExp трюк | OTUS

Курсы

Программирование
PHP Developer. Basic
-50%
Специализация PHP Developer iOS Developer. Professional Golang Developer. Professional Python Developer. Basic iOS Developer. Basic Архитектура и шаблоны проектирования MS SQL Server Developer Highload Architect Специализация C++ Developer Cloud Solution Architecture Специализация Java-разработчик Android Developer. Professional Программист С Специализация Fullstack developer VR/AR - разработчик Microservice Architecture Software Architect Team Lead Web-разработчик на Python Rust Developer NoSQL C# Developer. Professional Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Kotlin Backend Developer React.js Developer Node.js Developer Flutter Mobile Developer Symfony Framework C# Developer. Basic Unreal Engine Game Developer Groovy Developer
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+7 499 938-92-02

LogSumExp трюк

DS_Deep_8.08_site.png

Очень часто в задачах машинного обучения у нас следующая задача. Дан массив чисел: Снимок экрана 2018-08-01 в 16.11.16.pngНадо посчитать величину: Снимок экрана 2018-08-01 в 16.11.40.pngНеобходимость подсчёта такого выражения возникает например в EM-алгоритме на E-шаге, когда мы считаем апостериорное распределение на скрытые переменные. А числа Снимок экрана 2018-08-01 в 16.11.16.pngпредставляют логарифм от плотности вероятности и являются большими по модулю отрицательными значениями.

Если мы попробуем взять экспоненту большего по модулю отрицательного значения, то ввиду ограниченной точности вычислений на компьютерах мы получим ответ равный нулю. Таким образом, в нашем исходном выражении мы можем получить ноль под знаком логарифма и ошибку при вычислении или некорректный ответ.

Например:

import numpy as np

a = np.array([-1000, -2000, -2000])
print(np.log(np.sum(np.exp(a))))
>>> -inf

Существует достаточно простой и элегантный способ обойти эту проблему

Обозначим Снимок экрана 2018-08-01 в 16.14.59.pngи запишем искомое выражение:Снимок экрана 2018-08-01 в 16.15.29.pngЗаметим, что в правой части под знаком логарифма уже никак не может стоять ноль, так как по крайней мере одно слагаемое суммы равно 1, и мы можем корректно посчитать данное выражение.

Данная функция реализована, например в пакете scipy:

import numpy as np
from scipy.misc import logsumexp

a = np.array([-1000, -2000, -2000])
b = a.max()
print(b  + np.log(np.sum(np.exp(a - b)))
>>> -1000

print(logsumexp(a))
>>> -1000

Так мы рассмотрели очень простой, но эффективный способ для обхода ошибок округления, которые возникают в задачах машинного обучения.

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
1 комментарий
Комментарий удален
Для комментирования необходимо авторизоваться