simoidすると数値が0になる理由

Question

google collaborate使用です。
画像のRGBは、どのピクセルもどの値も255前後です。

import numpy as np
from PIL import Image

img = np.array(Image.open('drive/My Drive/0.jpg'))

img = np.sum(img, axis = 1)

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

print((sigmoid(img)))

実行結果
[[0. 0. 0.]
・・・
[0. 0. 0.]]
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:9: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
if name == 'main':

疑問
実行結果が「0」になっているのは、有効数字の問題でしょうか・・・？
どのようにして、各成分の有効数字を、0以外の数字が出てくるように設定するのでしょうか・・・？
また、有効数字とは別の問題があるのでしょうか？

目的は数字認識プログラムを自力作成しながら、pythonのこのプログラムについて色々な事を学んでいく事ですね。

目的は数字認識プログラムを自力作成しながら、pythonのこのプログラムについて色々な事を学んでいく事ですね。

img=(255-img)/255
としたら、

[[0.5 0.5 0.5 ]
・・・
[0.99999917 0.99999917 0.99999917]
[0.50588208 0.50588208 0.50588208]
[0.52546814 0.52546814 0.52546814]
[0.51568113 0.51568113 0.51568113]
[0.52742343 0.52742343 0.52742343]
[0.52546814 0.52546814 0.52546814]
[0.50980267 0.50980267 0.50980267]
[0.51176254 0.51176254 0.51176254]]

となりました、これは問題なしですかね・・・？そのshapeバグみたいなの以外は。

Answer 1

有効数字とは別の問題がたくさんあります。

全部説明するのは大変なので、以下の実行結果を見て、ご自分で考えてください。

>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image
>>>
>>> img = np.array(Image.open('white.jpg'))
>>> print('img.shape =', img.shape)
img.shape = (24, 24, 3)
>>>
>>> print('img.dtype =', img.dtype)
img.dtype = uint8
>>>
>>> print('img[0,0] =', img[0,0])
img[0,0] = [255 255 255]
>>>
>>>
>>> img2 = np.sum(img, axis = 1)
>>> print('img2.shape =', img2.shape)
img2.shape = (24, 3)
>>>
>>> print('img2.dtype =', img2.dtype)
img2.dtype = uint32
>>>
>>> print('img2[0,0] =', img2[0,0])
img2[0,0] = 6120
>>>
>>> print('-img2[0,0] =', -img2[0,0])
-img2[0,0] = 4294961176
>>>
>>>
>>> def sigmoid(x):
...     return 1 / (1 + np.exp(-x))
...
>>> img3 = sigmoid(img2)
>>> print('img3.shape =', img3.shape)
img3.shape = (24, 3)
>>>
>>> print('img3.dtype =', img3.dtype)
img3.dtype = float64
>>>
>>> print('img3[0,0] =', img3[0,0])
img3[0,0] = 0.0

Comments

[退会済みユーザー]

これその、x軸方向の数値の型がfloat64である事が問題なんでしょうか？

扱える数値は12桁16桁になる・・・つまり（割り切れない無限小数は）「扱えない」から、でしょうか・・・？

数値の型を変えればいけるんでしょうか？？

[ppaul]

最初に、-img2[0,0] が 4294961176 という正の数になっているのは何故なのかを考えてみてください。

[退会済みユーザー]

img2も-img2も正になってますね、
もしかして正の値しか入らない型で、
マイナスを表現する時は大きな数を代用しているとかですかね？

[ppaul]

img2.dtype = uint32
のuint32はどういう意味でしょう?

[退会済みユーザー]

UInt32値型は、0 ~ 4294967295 の範囲の値を持つ符号なし整数を表します。

というだけで、関係がいまいち。。

[ppaul]

https://www.cc.kyoto-su.ac.jp/~yamada/programming/bit.html
の
ところで，-2, -1 という負の数を入れたはずなのに，実際には 254, 255 という数値となり， 256, 257 という数値に対しては，0, 1 となっていることにも注意しよう．
というあたりを読んでください。これは理解できますか。

[退会済みユーザー]

一周するわけですよね。

今回-img2が429496117となっているのは、unit32の範囲を1越えているので不思議ですが、
-1だとすると一周して最大値に戻るという事ですかね。

で、これがどう関連するのでしょうか。

[ppaul]

expがオーバーフローする原因を知りたいというのが、元々のエラーでしたね。そしてそれがゼロになる原因です。
あと、img2.shape = (24, 3)は別のバグなので、直さないと、後で困りますよ。

[退会済みユーザー]

つまりシグモイドの計算式中におけるe^xのxの値が大きいから、e^xが大きすぎて。その部分でオーバーフローしてしまったって事ですかね。
数値を255で割ってから代入等すれば良いんでしょうか・・・。

shapeのバグはよく分かりません・・・。

[ppaul]

naganumaさんがやりたいことは何なのでしょうか。場当たり的に修正していては本来の目的は達成できないと思います。

[退会済みユーザー]

目的は数字認識プログラムを自力作成しながら、pythonのこのプログラムについて色々な事を学んでいく事ですね。