在C++中如何测试Softmax函数的正确性

要测试Softmax函数的正确性，可以使用以下步骤：

1. 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 <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

std::vector<double> softmax(std::vector<double> input) {
    std::vector<double> 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;
}

2. 编写一个测试Softmax函数的代码，包括一些测试用例。

int main() {
    std::vector<double> input1 = {1.0, 2.0, 3.0};
    std::vector<double> result1 = softmax(input1);
    for (int i = 0; i < result1.size(); i++) {
        std::cout << result1[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::vector<double> input2 = {3.0, 1.0, 0.5};
    std::vector<double> result2 = softmax(input2);
    for (int i = 0; i < result2.size(); i++) {
        std::cout << result2[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

3. 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。