Реализация функции Softmax «в лоб» приводит к критическим ошибкам численной стабильности в глубоком обучении. Экспоненцирование больших значений вызывает переполнение, а малых — исчезновение до нуля, что делает модель непригодной для обучения.
Проблема возникает при обработке экстремальных значений логитов. Например, logit в 1000 при экспоненцировании даёт бесконечность, а -1000 — ноль. Это приводит к появлению NaN при нормализации и нулевых вероятностях для корректных классов.
Softmax преобразует выходы нейросети в распределение вероятностей и является основой для задач классификации — от распознавания изображений до языкового моделирования. Её стабильная работа критична для всего процесса обучения.
Для избежания проблем необходимо использовать методы стабилизации, такие как вычитание максимального значения из логитов перед экспоненцированием. Это стандартный приём в промышленных реализациях.
