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 softmax(std::vector<double> input) {
std::vector output;
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < input.size(); i++) {
sum += exp(input[i]);
}
for (int i = 0; i < input.size(); 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::vectorinput1 = {1.0, 2.0, 3.0}; std::vector result1 = softmax(input1); for (int i = 0; i < result1.size(); i++) { std::cout << result1[i] << " "; } std::cout << std::endl; std::vector input2 = {3.0, 1.0, 0.5}; std::vector result2 = softmax(input2); for (int i = 0; i < result2.size(); i++) { std::cout << result2[i] << " "; } std::cout << std::endl; 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。