softmax 与 logsoftmax 区别 或者说logsoftmax优点

最新推荐文章于 2025-04-04 15:36:14 发布
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分类专栏： pytorch
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hao5335156/article/details/80607732
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本文深入解析LogSoftmax函数，阐述其如何通过转换softmax运算为更高效的加减法，提升计算效率，并讨论它如何通过log运算去除小数点后多余零位，增强数值有效性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

 

 

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log_softmax
jacke121的专栏
02-19 7134
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.........
softmax+log_softmax理解与使用（为什么可以常用在分类交叉损失熵）
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
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studyvcmfc的专栏
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log_softmax能够解决函数overflow和underflow，加快运算速度，提高数据稳定性
LogSoftmax和Softmax的核心区别及使用场景
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的反向传播计算更高效（避免了除法链式求导）避免直接计算指数带来的数值溢出问题。✓ 需要可视化概率分布时选。✓ 直接获取对数概率时选。在PyTorch中，两者梯度形式不同，但。
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weixin_30341735的博客
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参照这里：https://www.zhihu.com/question/23765351 转载于:https://www.cnblogs.com/smartmsl/p/8820357.html
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码农1479的博客
03-15 3722
翻译了pytorch论坛中关于Softmax和LogSoftmax性能差异的讨论帖子，原作者提供了很好的洞见，值得一读。
Softmax的理解与应用
xbmatrix的博客
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参考:http://blog.youkuaiyun.com/supercally/article/details/54234115 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODM4MjA5MA==&mid=2247484589&idx=1&sn=4c56ed90492d8ac85fc66fd42d4d998b&chksm=97ea2ec8a09da7de051f0c59f18
F.log_softmax与F.softmax在模型当中的区别是什么呢？具体的应该怎么理解呢？
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softmax求导过程详解
09-26
总结来说，softmax函数的求导过程是机器学习模型训练中的关键步骤，尤其是在多分类问题中。通过理解这个过程，我们可以更好地优化模型，提高预测的准确性。在实践中，为了提高效率和避免梯度消失或爆炸的问题，通常...
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05-Logistic Softmax详解
d8958的博客
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m0_72678524的博客
08-20 1911
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。
[log_softmax]——深度学习中的一种激活函数
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03-23 3546
具体来说，在模型训练过程中，[log_softmax]可以被当作是损失函数的一部分，用于计算预测值与真实值之间的距离。在深度学习中，我们需要将神经网络的输出转化为预测结果，而由于输出值并非总是代表着概率，因此我们需要使用激活函数将其转化为概率值。总结来说，[log_softmax]是深度学习中非常重要的一种激活函数，它通过运算将神经网络的输出值转化为概率值，进而用于模型训练和评估中。在深度学习中，激活函数是非常重要的组成部分之一，而[log_softmax]就是其中的一种。
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qq_43183860的博客
04-02 6363
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（一）学习softmax函数
weixin_41755388的博客
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Softmax()、log_softmax() 实现归一化
Drug discovery
04-26 2万+
归一化是把数据压缩到[0,1]，把量纲转为无量纲的过程，方便计算、比较等。 1.归一化的好处 提升模型的收敛速度 提升模型的精度 具体关于归一化的内容看：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43135178/article/details/114685798 2.解释Softmax归一化 在多分类问题中，通常会使用softmax函数作为网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率（0~1之间），所有概率值加起来等于1，softm
一文彻底搞懂深度学习:Softmax函数、Log-Softmax函数
老皮的博客
11-29 2596
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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本文通过 log_softmax源码分析看值与概率的关系，log_softmax在pytorch中常见的有两个实现，一个是torch.nn.LogSoftmax()，一个是F.log_softmax()。 F.log_softmax()源码 def log_softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None): # type: (Tensor, Optional[int], int, Optional[int]) -> Tensor
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