log_softmax与softmax区别

最新推荐文章于 2024-11-16 22:42:41 发布
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本文深入解析log_softmax函数如何有效防止数值溢出与下溢，加速计算过程，增强数据处理的稳定性，是深度学习中关键的数值稳定技术。

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

 

 

log_softmax与softmax的区别
惊魂呓梦的博客
08-24 1650
但是Softmax会存在上溢出和下溢出的情况，这是因为Softmax会进行指数操作，当上一层的输出，也就是Softmax的输入比较大的时候，可能会产生上溢出，超出float的能表示范围；同理，当输入为负值且绝对值比较大的时候，分子分母会极小，接近0，从而导致下溢出。Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 (0,1) 范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。，在加快运算速度的同时，保证数据的稳定性。
一文彻底搞懂深度学习:Softmax函数、Log-Softmax函数
老皮的博客
11-29 3211
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！
关于softmax和log_softmax区别与联系
qq_41745284的博客
11-22 1339
softmax的缺点： Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 (0,1) 范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。其公式如下： 试想最后一层的输出向量有三个单元Z=[z1=3、z2=1、z3=-3], 此时做softmax，exp(z1)=20、exp(z2)=2.7、exp(z3)=0.05, 根据公式得到各个单元的概率 ：exp(z1)/∑exp(zi)=0.88 、exp(z1)/∑exp(zi)=0.12、exp(z1)/∑ex
DL - softmax、log_softmax、nll_loss、cross_entropy_loss
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
12-04 971
softmax、log_softmax、nll_loss、cross_entropy_loss
softmax()和log_softmax()、CrossEntropyLoss()和NLLLoss()对比分析
HUSTHY的博客
03-28 5936
softmax()和log_softmax()比较和分析
精选资源
log_softmax
01-07
python版softmax： def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max = row_max.reshape(-1, 1) x = x -...
【PYG】数学上分析log_softmax+nll_loss=cross_entropy
Never Give Up
07-02 999
将模型输出转换为对数概率。nll_loss选择目标类别的对数概率，并取负值，得到损失值。因此，通过和nll_loss的组合，模型输出的三个数被转换为一个单一的损失值，用于优化模型。
torch.log_softmax(outputs, dim=1)
weixin_44012667的博客
11-16 1088
Log-Softmax 通常作为最后一层的输出，与负对数似然损失（Negative Log-Likelihood,每一行的 Log-Softmax 结果对应类别的对数概率，所有类别概率加总等于 1（在对数域中满足归一化）。在数值上，Log-Softmax 比单独计算 Softmax 再取对数更加稳定。指定在第 1 个维度（每个样本的类别维度）上计算 Log-Softmax。，代表一批数据对应的模型输出（未归一化的 logits 值）。对于每个样本，将类别得分归一化为对数概率，输出的张量仍是。
log_softmax看值与概率的关系，值越大/小概率越大/小？
u013250861的博客
03-06 705
本文通过 log_softmax源码分析看值与概率的关系，log_softmax在中常见的有两个实现，一个是torch.nn.LogSoftmax()，一个是F.log_softmax()。太长不看可以直接点 3.小结。
深度学习基础（一） —— softmax 及 logsoftmax
04-26 2万+
softmax：重新定义了多层神经网络的输出层（output layer），注意仅和输出层有关系，和其他层无关。 我们知道在神经网络的前馈（feedforward）的过程中，输出层的输入（input）为： zLj=∑kwLjk⋅aL−1k+bLj z_j^L=\sum_{k}w_{jk}^L\cdot a_{k}^{L-1}+b_j^L 在 softmax 的机制中，为获得输出层的输出（也即最终的
softmax 与 logsoftmax 区别 或者说logsoftmax优点
studyvcmfc的专栏
06-09 1604
1 logsoftmax 将softmax复杂的指数运算变成了加减运算，提高了效率，logsoftmax并非是先计算softmax再计算log的前后迭加运算，否则计算效率体现在哪里 2 提高了数字的有效性，exp运算计算得到的概率小数点后的0好多位，影响了数据的有效性，采用log方式就有效去除了无效的0占位，提高了数字的有效性 https://blog.youkuaiyun.com/hao5335156/article/details/80607732 ...
pytorch中softmax和log_softmax、CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()
wekings的博客
03-24 3932
1. softmax和log_softmax 方法 公式 解释 pytorch softmax 又称归一化指数函数，先通过化为正数，再通过除以和，转换到0-1之间。可以理解为将输出结果转化为属于不同类别的概率。 import torch.nn.functional as F softmax=F.softmax(data,dim=0) log_softmax log(softmax(x)) 由于此公式计算较慢，因此采
（三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数
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PyTorch学习笔记之softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数
BigData_Mining的博客
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1、softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1. 2、log_soft...
log_softmax与softmax
qq_43183860的博客
04-02 6497
Softmax Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 (0,1) 范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。其公式如下： Softmax⁡(zi)=exp⁡(zi)∑jexp⁡(zj)\operatorname{Softmax}\left(\boldsymbol{z}_{i}\right)=\frac{\exp \left(z_{i}\right)}{\sum_{j} \exp \left(z_{j}\right)}Softmax(zi..
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qq_43391414的博客
07-02 1万+
1.softmax 作用：实现了将n维向量变成n维全为正数，且和为1的向量，在深度学习中可以解释为这个输入属于n个类别的概率。 例子： import torch.nn.functional as F inp1=torch.Tensor([1,3,6]) print(inp1) print(F.softmax(inp1,dim=0)) print("#############") inp2=torch.Tensor([2,2,2]) print(
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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)\
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07-24
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...
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