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2025-08-22T12:33:22Z

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'''LogSumExp'''（LSE，嘛稱'''RealSoftMax'''或者是多變數'''softplus'''）函式是一个平滑上大值—— 一个對極值函式的金滑近來若像，主要用佇機器學習演算法內底。其定義做參數的指數的佮的對數：

: $ \ mathrm { LSE } ( x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } )=\ log \ left ( \ exp ( x _ { 一 } ) + \ cdots + \ exp ( x _ { n } ) \ right ) . $

==性質==

LogSumExp 函式的定義域為 $ \ mathbb { R } ^ { n } $（實數空間），把域是 $ \ mathbb { R } $（實數線）。
伊是對極值函式 $ \ max _ { i } x _ { i } $ 的近似，同時有如下的界限：

: $ \ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } \ leq \ mathrm { LSE } ( x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } ) \ leq \ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } + \ log ( n ) . $

頭一个無等式佇咧 $ n=一 $ 以外的狀況是嚴格成立的，第二个不等式干焦佇所有元素相等時取等號。
（證明：令 $ m=\ max _ { i } x _ { i } $，著 $ \ exp ( m ) \ leq \ sum _ { i=一 } ^ { n } \ exp ( x _ { i } ) \ leq n \ exp ( m ) $。將無等式取對數即可。）

另外咧，咱會當共不等式縮囥予較絚的界限。考慮函式 $ { \ frac { 一 } { t } } \ mathrm { LSE } ( tx ) $。然後，

: $ \ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } < { \ frac { 一 } { t } } \ mathrm { LSE } ( tx ) \ leq \ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } + { \ frac { \ log ( n ) } { t } } $

（證明：將上式 $ x _ { i } $ 用 $ t > 零 $ 的 $ tx _ { i } $ 替換，得著

: $ \ max { \ { tx _ { 一 } , \ dots , tx _ { n } \ } } < \ mathrm { LSE } ( tx _ { 一 } , \ dots , tx _ { n } ) \ leq \ max { \ { tx _ { 一 } , \ dots , tx _ { n } \ } } + \ log ( n ) $

因為 $ t > 零 $，

: $ t \ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } < \ mathrm { LSE } ( tx _ { 一 } , \ dots , tx _ { n } ) \ leq t \ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } + \ log ( n ) $

最後咧，同除 $ t $ 得著結果。）

此外，若是阮共坐一个負數，會當得著一个佮 $ \ min $ 有關係的不等式：

: $ \ min { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } }-{ \ frac { \ log ( n ) } { t } } \ leq { \ frac { 一 } {-t } } \ mathrm { LSE } (-tx ) < \ min { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } . $

LogSumExp 函式是凸函式，所以佇定義域頂懸嚴格遞增。（但並毋是所在攏是嚴格凸的。）

令 $ \ mathbf { x }=( x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } ) $，偏導數為：

: $ { \ frac { \ partial } { \ partial x _ { i } } } { \ mathrm { LSE } ( \ mathbf { x } ) }={ \ frac { \ exp x _ { i } } { \ sum _ { j } \ exp { x _ { j } } } } , $

顯明 LogSumExp 的梯度是 softmax 函式。

LogSumExp 的噗共擔是負負。

==著數體中的 log-sum-exp 計算技巧==

做通常的算講術計算講佇咧對尺度頂頭來進行的時陣，定定會遇著 LSE 函式，比如講對數機率。

類似於線性尺度中的乘法運算變成對數尺度中的簡單加法，線性尺度中的加法運算變做對數尺度中的 LSE：

: $ \ mathrm { LSE } ( \ log ( x _ { 一 } ) , . . . , \ log ( x _ { n } ) )=\ log ( x _ { 一 } + \ dots + x _ { n } ) $

使用對數體計算的一個常見目的是使用有限精度浮點數直接表示（線頂性域內底）足細的抑是足大的數字的時陣提懸精度並免溢个問題 .

不幸的是，佇一寡情況下直接使用 LSE 猶原會致使上溢 / 發生問題，著愛改用以下等效公式按呢（尤其是當中「上大」近來若值的準確性無夠時）。所以，IT + + 等足濟數學庫攏提供矣 LSE 的預設常式，閣佇內底使用這个公式。

: $ \ mathrm { LSE } ( x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } )=x ^ { * } + \ log \ left ( \ exp ( x _ { 一 }-x ^ { * } ) + \ cdots + \ exp ( x _ { n }-x ^ { * } ) \ right ) $

其中 $ x ^ { * }=\ max { \ { x _ { 一 } , \ dots , x _ { n } \ } } $

==一个嚴格凸的 log-sum-exp 型函式==

LSE 是凸的，但毋是嚴格凸的。咱會當通過增加一項為零的額外參數來定義一个嚴格凸的 log-sum-exp 型函式：

: $ \ mathrm { LSE } _ { 零 } ^ { + } ( x _ { 一 } , . . . , x _ { n } )=\ mathrm { LSE } ( 零 , x _ { 一 } , . . . , x _ { n } ) $

This function is a proper Bregman generator ( strictly convex and differentiable ) .
It is encountered in machine learning , for example , as the cumulant of the multinomial / binomial family .

佇熱帶分析中，這是對數半環的佮。

==參見==

* 著數平均
* Log semiring
* 平滑上大值的
* Softmax 函式

==參考資料==

[[分類: 待校正]]

LogSumExp - 修訂紀錄

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