DeepMind论文指Softmax与交叉熵存舍入Bug
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DeepMind论文指Softmax与交叉熵存舍入Bug
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AI 综述
Google DeepMind 的 Jonathan T. Barron 团队在 arXiv 发表论文《Softmax和交叉熵的修复》，称 PyTorch、JAX 及教科书中的标准 Softmax 与交叉熵实现都存在舍入 Bug：会把极小数值舍入为零，进而导致梯度消失和训练震荡。 报道称，该 Bug 由 Gemini 参与发现并修复。论文对上述实现问题的判断及修复效果目前均来自该团队的说法。
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最新进展10月26日 19:44
DeepMind 论文指出 Softmax 与交叉熵实现存在 Bug，Gemini 参与发现并修复报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- 公众号 · 新智元精选DeepMind 论文指出 Softmax 与交叉熵实现存在 Bug，Gemini 参与发现并修复
Google DeepMind 的 Jonathan T. Barron 团队在 arXiv 提交论文《Softmax和交叉熵的修复》，指出 PyTorch、JAX 和教科书中的标准 Softmax 与交叉熵实现都存在舍入 Bug，会把极小数值舍入为零，导致梯度消失和训练震荡。
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