理论学习:logits softmax

文章讲述了深度学习中Logits的概念,它是模型输出层未经过激活函数的原始预测值,用于表示各类别的得分。Logits通过线性函数生成,后经Softmax或Sigmoid等函数转化为概率分布,便于理解和应用。

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在深度学习中,Logits(逻辑值)是指模型的输出层在应用激活函数之前的值。它通常是一个向量,表示不同类别的得分或概率。在分类问题中,Logits可以被解释为模型对每个类别的置信度或原始预测分数。

模型的输出层通常会应用一个激活函数,例如Softmax函数,将Logits转换为概率分布。Softmax函数可以将Logits映射到[0, 1]之间的实数值,并且所有类别的概率之和为1。这样做可以使模型的输出更易于解释和使用。

在训练过程中,模型通过比较Logits和真实标签之间的差异来计算损失,并通过反向传播算法来更新模型的参数。在推理过程中,可以使用Softmax函数将Logits转换为概率,然后选择概率最高的类别作为模型的最终预测结果。

总而言之,Logits是指模型输出层在应用激活函数之前的原始预测值,它提供了模型对不同类别的置信度或得分信息。

Logits通常是线性函数的输出结果,在应用激活函数之前。在深度学习中,线性函数通常表示为矩阵乘法和偏置项的组合,将输入特征映射到一个向量空间。这个线性函数的输出被称为Logits,它是模型对不同类别的得分或原始预测分数。

在线性函数之后,通常会应用一个激活函数,例如Softmax函数或Sigmoid函数,将Logits转换为概率或者范围在[0, 1]之间的实数。这样做的目的是将模型的输出映射到一个概率分布,使其更易于解释和使用。

所以,Logits是指线性函数的输出,在应用激活函数之前。

### Softmax函数的作用与原理 #### 背景 Softmax函数是一种常用于多分类问题的激活函数,在深度学习中广泛应用于神经网络的最后一层,主要用于将模型输出转换为概率分布形式。这种特性使得Softmax特别适合处理需要明确类别归属的任务。 #### 数学表达式 Softmax函数的形式如下所示: \[ S(y_i) = \frac{e^{y_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{y_j}} \] 其中 \( y_i \) 是输入向量中的第 i 个元素,\( K \) 表示类别的总数。该公式确保了输出值落在区间 [0, 1] 中,并且所有输出值的总和等于 1[^3]。 #### 功能特点 1. **规范化** Softmax通过对指数运算的结果进行归一化操作,将任意实数值映射到一个有效的概率分布上。这一步骤不仅保留了原始数据的比例关系,还满足了概率理论的要求,即各分量之和应为1[^5]。 2. **放大差异** 利用指数函数的性质,Softmax倾向于进一步拉开较大值与其他较小值之间的相对距离。这意味着对于那些明显占优的选择项来说,对应的概率会被显著提升,从而增强了决策过程中的置信度[^1]。 3. **可微性支持反向传播算法** 因为其平滑连续以及完全可导的特点,便于计算梯度并实施基于梯度下降优化方法的学习流程。这是构建端到端训练框架不可或缺的一部分。 #### 应用场景 - **图像识别**: 如 MNIST 手写数字辨识或者 CIFAR 图像分类等任务里,利用 Softmax 来判断图片属于哪个具体标签的可能性大小。 - **自然语言处理(NLP)**: 文本情感分析、主题建模等领域也经常借助于 Softmax 完成词语或句子级别的分类工作[^4]. 以下是Python实现的一个简单例子来展示如何使用PyTorch库完成softmax计算: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 创建随机张量作为logits (未经过任何变换前的数据) logits = torch.tensor([[-1., 2., -3.]]) probs = F.softmax(logits, dim=-1) print(probs) ``` 此代码片段展示了如何采用 PyTorch 的 `F.softmax` 方法快速获得给定 logits 向量对应的概率分布情况。 --- ###
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