首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

big.Float乘法精度的奇怪损失

big.Float是Go语言中的一个高精度浮点数类型,用于处理需要更高精度的计算。在进行浮点数乘法运算时,big.Float可能会出现精度损失的情况。

精度损失是由于浮点数的内部表示方式导致的。计算机在内存中以二进制形式存储浮点数,而浮点数的表示是有限的,无法精确表示所有的实数。因此,在进行浮点数运算时,可能会出现舍入误差,导致结果与预期的精度有所差异。

对于big.Float类型,它使用了任意精度的浮点数表示,可以提供更高的精度。但是,即使使用big.Float,仍然无法完全避免精度损失的问题。

为了减小精度损失,可以通过调整big.Float的精度设置来提高计算的精度。big.Float类型提供了SetPrec方法,可以设置计算的精度。通过增加精度,可以减小精度损失的影响,但同时也会增加计算的时间和内存消耗。

在实际应用中,如果对精度要求较高,可以根据具体情况调整big.Float的精度设置,以满足精度要求。同时,也可以结合其他数值计算库或算法来提高计算的精度和准确性。

对于big.Float乘法精度损失的奇怪现象,具体情况可能需要具体分析。可以考虑以下几个方面来解决问题:

  1. 调整big.Float的精度设置:通过增加精度,可以减小精度损失的影响。可以尝试增加精度并重新进行计算,看是否能够得到更准确的结果。
  2. 检查计算过程中是否存在其他误差来源:除了浮点数精度损失外,还可能存在其他误差来源,如输入数据的精度、计算过程中的舍入误差等。可以仔细检查计算过程中的各个环节,排除其他误差的可能性。
  3. 使用其他数值计算库或算法:如果对精度要求非常高,可以考虑使用其他数值计算库或算法来进行计算。这些库或算法可能提供更高的精度和准确性,以满足特定需求。

总之,big.Float乘法精度损失是一个常见的问题,可以通过调整精度设置、检查其他误差来源或使用其他数值计算库来解决。具体解决方案需要根据具体情况进行分析和选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

财务、支付系统中大数Decimal

以下是关于Decimal一些关键特点和信息: 「高精度」: Decimal允许表示和执行高精度十进制运算。它支持任意精度,因此可以处理非常大或非常小数值,而不会失去精度。...「计算成本」: 由于Decimal是高精度数据类型,它计算成本通常比普通整数和浮点数高。在某些情况下,特别是大规模数据处理,Decimal性能可能稍逊于浮点数,但它提供了更高精度。...difference = num1.subtract(num2); System.out.println("Difference: " + difference); // 乘法...decimal1 := new(big.Float) decimal2 := new(big.Float) // 设置值 decimal1.SetString("123.456") decimal2...(big.Float).Sub(decimal1, decimal2) // 乘法 product := new(big.Float).Mul(decimal1, decimal2) // 除法

42330
  • 不可忽视PHP数据精度损失问题

    不知大家在开发过程中有没有常常会遇到数据精度问题呢,类似下面这样: <?php $a = 0.57; echo intval(floatval($a) * 100); 预期输出结果57,实则56。...首先我们要知道浮点数表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位长度(双精度)为例,会采用1位符号位(E),11指数位(Q),52位尾数(M)表示(一共64位) 符号位:最高位表示数据正负,0表示正数...这样,就引出了另一个关键问题:舍入 对于二进制,待处理部分有没有达到前一位一半,达到就进位,没达到就舍去。(暂且当作 0 舍 1 入) 双精度浮点数能表示多少精度呢?...半精度(16bit):11 位有效数字 单精度(32bit):24 位有效数字 双精度(64bit):53 位有效数字 四精度(128bit):113 位有效数字 可见, 这个问题关键点就是: 你看似有穷小数...bcmul — 将两个高精度数字相乘 bcpow — 求高精度数字乘方 bcpowmod — 求高精度数字乘方求模,数论里非常常用 bcscale — 配置默认小数点位数,相当于就是Linux bc中

    94210

    Batch_size对精度损失影响研究

    1 问题 Batch_size(批尺寸)首先决定是下降方向,是机器学习中一个重要参数,所以本文主要探索不同batch_size对精度损失影响。...2 方法 绘制不同batch_size下训练和验证精度损失图,并进行对比来研究其影响。 数据集:我们采用是MNIST数据集,它由60000个训练图像和10000个测试图像组成。...用matplotlib绘制图 从上图中,我们可以得出以下结论,batch_size越大: 训练、验证损失下降越慢。 收敛到最小验证损失所需 epoch 越多。 训练、验证精度上升越慢。...收敛到最大精度所需 epoch 越多。...3 结语 针对Batch_size对精度损失影响研究问题,提出绘制不同batch_size下精度损失图,并进行对比方法,通过曲线对比,就目前来说是较小批量训练性能更好。

    41510

    激活函数Relu对精度损失影响研究

    1 问题 在学习深度学习过程中,欲探究激活函数Relu对精度损失影响。 2 方法 测试设置激活函数时和没有设置激活函数时网络性能。...optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.15) #损失函数 #衡量yy与y_hat之前差异 loss_fn=nn.CrossEntropyLoss...#评价标准:验证集精度 best_acc=0 for epoch in range(50): print('-'*50) print(f'eopch:{...plt.ylabel('number') plt.show() 最后无激活函数时结果如图所示: 有激活函数时结果如图所示: 3 结语 通过实验发现,在未使用激活函数时,通过不断地训练模型,模型准确率和损失率都时比较稳定地上升和下降...,但是在上升和下降地过程中会出现抖动地情况,但是使用激活函数之后,模型准确率和损失率就会上升和下降非常平滑,更有利于实验进行,以及对模型行为预测。

    21730

    计算误差真相:为什么 float 加法会出现精度损失

    二、为什么会出现float相加精度损失?浮点数在计算机内部是以二进制表示,但是很多十进制小数无法完全用二进制精确表示,因此在进行浮点数加减乘除等运算时,可能会出现一定程度精度损失。...同时,在实际应用中,还需要合理设计算法,尽量减少累加次数,以降低误差累积风险。三、如何减少float相加精度损失?在进行浮点数相加时,精度损失是不可避免,但可以通过一些方法来尽可能地减少精度损失。...四、实例说明 4.1、实验数据对比展示float相加精度损失由于浮点数精度有限,相加时可能会出现精度损失。...这也说明了在进行浮点数计算时需要注意精度损失问题。...4.2、减少float相加精度损失方法示例使用double类型来减少float相加精度损失影响:#include using namespace std;int main()

    50900

    一文带你读懂非结构化稀疏模型压缩和推理优化技术

    移动端实测 MobileNetV1,稀疏度 80%,精度损失小于 1%,FP32 和 INT8 模型推理加速 70% 和 60%;稀疏度 90%,精度损失 2.7%,FP32 和 INT8 加速 178%...从效果上看,结构化稀疏在较低稀疏度时,还能使模型获得一定加速能力,但是在高稀疏度时往往会引入较大精度损失;非结构化稀疏更能在高稀疏度时,可以达到几倍推理加速,同时精度损失不大。...同时,这个重要性规律只在权重绝对值很大时,才有比较明显体现,所以一步剪裁很可能直接移除了某些重要权重(但是数值不大),导致了最终精度损失。...经过权衡和实验验证,我们推荐选取 Uniform Sparsity 方案,以保证在精度损失允许范围内,获得显著加速性能。 3....5.加速效果 在精度损失在 1% 上下时,我们列举出 FP32 和 INT8 数值精度下 MobileNetV1, MobileNetV2 和 MobileNetV3 加速情况如下: 对于FP32

    1.3K20

    基于 FPGA 数字表示

    当在这种数字系统中执行二进制运算时, 将遇到奇怪问题, 这是由于数字 0 有两个表示版本。 事实上,-0 小于+0,这是由于使用反码表示时: -0+ 1 =+0;+0 -1=-0。   ...所以把十进制乘法中归一化概念用于二进制。   十进制乘法 36 X 97=3492 等价于二进制乘法 0010 0100 X 0110 0001 = 0000 1101 1010010。...当然, 可以截断最低有效位 , 其结果是损失精度( 分辨率) , 但它仍是最初 5 位数代表。 如果截断最高有效位 992 ( 或0.0992), 其结果将不是所希望, 而且也失去了意义。   ...当然, 也在速度和复杂度方面带来了损失 , 大多数浮点数都遵循单精度或双精度 IEEE 浮点标准。...而 e=0 是 为 0 预 备 。 表 2.3 给 出 了 IEEE 精度和双精度格式参数。 ?   在浮点乘法中, 尾数部分可以像定点数一样相乘, 而把指数部分相加。

    1.2K20

    DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练,在不损失精度情况下减少70%模型大小,提升三倍速度

    通过使用稀疏化和量化方法,模型在CPU上处理速度提升了最多8.6倍。 与以前研究比较: 相比于之前研究,该论文中方法在保持模型准确率同时,能够实现更高级别的稀疏度和更快处理速度。...以往研究中,高稀疏度往往与准确率损失相关联,或者在处理复杂任务时难以维持高准确率。...本研究中稀疏预训练和精细调整结合,特别是在复杂大背景任务上,显示了优于传统方法准确率恢复能力,这表明作者提出方法能够有效克服以往技术限制。...广泛任务适用性:由于高稀疏度下准确率保持,这种结合方法使得模型可以广泛应用于各种NLP任务,包括那些对模型精度要求较高场景。...这对于执行稀疏矩阵乘法(Sparse GEMM)这类内存密集型操作尤其重要,因为这些操作在稀疏训练中非常常见。高内存带宽确保数据可以快速地在处理单元之间移动,减少了延迟和瓶颈。

    26810

    学界 | 百度联合英伟达发布最新论文:使深度学习效率事半功倍混合精度训练

    此前也有团队尝试过使用更低精度进行混合计算(如二进制,甚至4-bit),但问题在于这往往不可避免地造成结果准确性和在主要网络变换上损失,而百度MPT模型不仅解决了这一问题,更重要是MPT无需改变网络超参数...层与层之间转换可以通过通用矩阵乘法(GEMM)来实现,而对深度学习训练过程其实很大程度是GEMM计算过程。 如下图所示,GEMM操作可以分解为若干个几个乘法运算和后续加法运算。 ?...当使用FP16代表神经网络中数据时,GEMM操作输入矩阵由16位数组成。我们需要可以使用16位计算执行乘法硬件,但是需要使用32位计算和存储来执行加法。...,直至模型收敛且足以恢复损失精度,从而达到较低内存使用、内存带宽压力更低和更快速执行优点。...在将其更新应用于权重之前,梯度确实需要缩小;而为了恢复某些型号精度损失,必须进行损耗调整。关于这两种技术更多细节可以在我们论文中找到。

    1K80

    矩阵乘法无需相乘,速度提升100倍,MIT开源最新近似算法 | ICML 2021

    最后,只需要用f(·,·)函数对g(a)和h(b)做加法运算,而不需要再做乘法计算了。 简单来说,就是通过近似查表方法,节省了矩阵乘法乘法计算时间。...那么,这样数值查找表,究竟要设置什么数值,才能确保在近似计算过程中,损失计算精度最小呢?...仍然能在CIFAR-10上保持几乎不变精度。...即使是在CIFAR-100上,在精度几乎不变情况下,MADDNESS和MADDNESS-PQ也同样实现了效率最大化结果。...当然,也有读者指出,这篇论文还存在一些待解决问题: ①论文用是VGG16模型,但没有在Transformer等更经典模型(如BERT)中进行实验;②虽然对矩阵乘法进行了加速,但毕竟只是近似算法,意味着潜在精度损失

    52030

    模型量化与量化在LLM中应用 | 得物技术

    目前剪枝在LLM中应用较少,如以下基于Activation-aware剪枝工作[1],主要是基于权重本身绝对值大小和输入张量绝对值大小做非结构化剪枝,使权重张量本身稀疏化,而模型精度损失也并不能达到工程化要求..., 关于量化参数,有很多算法基于搜索,最优化,LKD(layer-by-layer 蒸馏)等各类算法计算其较优解,从而尽可能减少量化引起精度损失;而最直接计算scale 和方法即是基于张量元素min...从量化效果而言,Resnet18int-8精度基本无损失,而Opt-13Bint-8模型精度已崩塌。...从而在保证乘法运算积保持不变前提下,降低张量X量化难度。而在实际工程中,这种量化方案引起量化误差对大模型推理效果仍然有比较明显影响,即使在int-8精度量化亦有明显误差。...部分实验表明desc_act对量化损失效果在多数任务中是有效trick。

    84710

    最新组合式模型量化方法,实现FPGA最高硬件利用率,准确率-推理速度达到SOTA

    其中模型量化操作简单,收益直观,可以在损失很小精度前提下轻松将模型大小压缩数倍,成倍提升运算速度,故而一直是模型压缩热点研究方向。...难点在于,一方面,如何在使用低比特同时保持模型准确率,如binary和ternary量化,一般会造成分类任务(如ImageNet)上3%-10%精度损失。...2幂量化:将权重量化为2幂形式,从而权重与输入乘法操作可以被替换为成本极低移位运算,可以较大地提升运算速度。但是其量化数值分布极端不均匀常常导致精度下降。...基于此,该文专注于更容易保持精度4比特量化,在算子上同时采用了定点数和2幂量化方法。 本工作方法 由图所示,以4比特量化为例,定点量化是均匀分布量化中心点,所以可以达到较少准确率损失。...但网络间运算操作仍是较复杂乘法运算。反之,2幂则可通过移位加法大幅提升运算速度,但由于2不均匀分布(多数量化中心点集中于0附近)导致单纯使用2幂量化则会产生无法忽视准确率损失

    1.7K10

    【SLAM】开源 | 一种基于距离图像点云实时压缩方法R-PCC,重建具有均匀或非均匀精度损失点云

    本文提出了一种基于距离图像点云压缩方法R-PCC,该方法可以重建具有均匀或非均匀精度损失点云。我们将原始大尺度点云分割成小而紧凑区域,以实现空间冗余和显著区域分类。...在实验中,我们证明了我们更简单基于FPS分割方法可以获得比基于实例分割方法(如DBSCAN)更好性能。...为了验证我们提出方法优点,我们评估了3D物体检测和SLAM重建质量和保真度,作为下游任务。...实验结果表明,我们框架可以在不影响下游任务情况下实现30倍压缩比,并且与目前最先进大规模点云压缩方法相比,我们非均匀压缩框架在下游任务上有很大改进。...我们实时方法是高效和有效,足以作为基于距离图像点云压缩基线。 主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有

    57640
    领券