log_softmax与softmax的区别

最新推荐文章于 2024-11-29 19:51:13 发布
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#深度学习 #算法

log_softmax是softmax的一种优化形式，有效防止数值溢出问题。当输入数值过大或过小时，softmax可能导致溢出或下溢。log_softmax通过取指数运算的对数来消除这种风险，同时保持概率的归一化。在实际操作中，通过找到输入的最大值进行减法操作，可以进一步提高计算的稳定性和速度。

log_softmax能够解决函数overflow和underflow，加快运算速度，提高数据稳定性。

softmax:
exp(x_i) / exp(x).sum()

softmax在输入很大的时候，会产生向上溢出，超出float的表示范围。输入很小时，分子分母很小，可能四舍五入为0，导致向下溢出。

log_softmax:
log( exp(x_i) / exp(x).sum() )
实际操作上如下，M是x中的最大值
在这里插入图片描述
参考资料

log_softmax
jacke121的专栏
02-19 7181
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28418387/article/details/95918829 Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解 原创AI学渣 最后发布于2019-07-14 22:17:11 阅读数 683 收藏 展开 最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_S.........
[log_softmax]——深度学习中的一种激活函数
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03-23 3708
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Softmax 与 logSoftmax的区别
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Softmax层与LogSoftmax层的对比
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04-07 4291
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softmax()和log_softmax()、CrossEntropyLoss()和NLLLoss()对比分析
HUSTHY的博客
03-28 5937
softmax()和log_softmax()比较和分析
log_softmax与softmax
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04-02 6499
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【PYG】数学上分析log_softmax+nll_loss=cross_entropy
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softmax 函数又称为 normalized exponential function:is a generalization of the logistic function that “squashes” a K-dimensional vector z\mathbf {z} of arbitrary real values to a K-dimensional vector σ(z)\
一文彻底搞懂深度学习:Softmax函数、Log-Softmax函数
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
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关于softmax和log_softmax区别与联系
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探讨一下在多类别分类场景，如翻译、生成、目标检测等场景下，使用log_softmax的效果优于softmax的原因。则使用softmax操作的a,b向量在损失上相差-1e-4，而使用log_softmax在损失上相差-7e-4。此时，对比一下softmax操作之后损失之差为9.42e-2，log_softmax损失之差为0.6661。即便预测概率分布很接近真实概率分布，在损失上下降也不是很明显(9.42e-2)，但使用。会有非常显著的损失下降(0.6661，约为softmax的7倍)。会加大错误类别惩罚。
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由上一篇文章可知Softmax函数的函数的定义，而LogSoftmax函数就是对Softmax函数取自然对数。数学公式如下：尽管存在这些缺陷，LogSoftmax函数仍然是深度学习中处理多分类问题时一个非常有用的工具。在设计模型时，需要根据具体的应用场景来权衡其利弊。如果你的应用场景需要稳定的数值计算并且与交叉熵损失函数兼容，那么LogSoftmax函数是一个很好的选择。
torch.log_softmax
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07-24
在 PyTorch 中，`log_softmax` 是一个常用的函数，通常用于分类任务中，尤其是在结合 `NLLLoss`（负对数似然损失）使用时。该函数会对输入张量应用 Softmax 函数，然后取自然对数，从而提高数值稳定性。其数学表达式为： $$ \text{log\_softmax}(x_i) = \log\left(\frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}\right) $$ 在 PyTorch 中，可以通过 `torch.nn.functional.log_softmax()` 调用该函数，通常需要指定输入张量和维度参数 `dim`。以下是一个基本的使用示例： ```python import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个随机输入张量，形状为 (batch_size, num_classes) input_tensor = torch.randn(3, 5) # 应用 log_softmax，通常在分类任务中指定 dim=1 output = F.log_softmax(input_tensor, dim=1) print(output) ``` ### 使用场景 1. **分类任务**：`log_softmax` 通常用于多分类任务的输出层，配合 `NLLLoss` 作为损失函数使用。这种方式等价于使用 `CrossEntropyLoss`，后者实际上是 `log_softmax` 和 `NLLLoss` 的组合。 2. **概率输出**：通过 `log_softmax` 得到的输出可以视为每个类别的对数概率，便于后续的损失计算和预测。 ### 注意事项 - **数值稳定性**：直接计算 `log(softmax(x))` 可能会导致数值不稳定问题，PyTorch 内部已经优化了 `log_softmax` 的实现，以避免数值溢出。 - **维度选择**：`dim` 参数决定了 Softmax 操作的维度。对于二维输入（如分类任务中的 `(batch_size, num_classes)`），通常设置 `dim=1`。 ### 常见问题 1. **与 `softmax` 的区别**：`log_softmax` 是 `softmax` 的对数形式，通常在数值计算上更稳定，尤其是在损失计算时，可以避免浮点数下溢问题。 2. **与 `NLLLoss` 的配合使用**：`log_softmax` 的输出可以直接作为 `NLLLoss` 的输入，从而计算负对数似然损失。这种方式在训练分类模型时非常常见。 3. **性能问题**：在某些情况下，如果直接使用 `CrossEntropyLoss`，可以省去显式调用 `log_softmax` 的步骤，因为 `CrossEntropyLoss` 已经内置了 `log_softmax` 和 `NLLLoss` 的组合。 ### 示例：结合 `log_softmax` 和 `NLLLoss` ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn # 定义输入和目标 input_tensor = torch.randn(3, 5) # batch_size=3, num_classes=5 target = torch.tensor([1, 0, 4]) # 目标类别索引 # 应用 log_softmax log_probs = F.log_softmax(input_tensor, dim=1) # 定义损失函数并计算损失 criterion = nn.NLLLoss() loss = criterion(log_probs, target) print(loss) ``` ### 总结 `log_softmax` 是 PyTorch 中用于分类任务的重要函数，能够提供数值稳定的对数概率输出，并与 `NLLLoss` 紧密配合。在实际应用中，需要注意维度选择和损失函数的正确使用方式[^1]。
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