**Softmax und Logits: Wann sollte man „tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits“ im Vergleich zu separaten Softmax- und Cross-Entropy-Berechnungen verwenden?**

Logits verstehen: Ein Leitfaden zu Softmax und Softmax-Kreuzentropie mit Logits

Im Bereich des maschinellen Lernens wird der Begriff „Logits“ verwendet. spielt eine entscheidende Rolle beim Verständnis neuronaler Netzwerkarchitekturen und Verlustfunktionen. Dieser Artikel befasst sich mit dem Konzept von Logits und untersucht die wichtigsten Unterschiede zwischen zwei grundlegenden TensorFlow-Funktionen: tf.nn.softmax und tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits.

Was sind Logits?

Logits beziehen sich auf die unskalierten, linearen Ausgaben einer neuronalen Netzwerkschicht. Im Gegensatz zu Wahrscheinlichkeiten, die zwischen 0 und 1 liegen, können Logits jeden realen Wert annehmen. Die Verwendung von Logits ist in Softmax-Funktionen weit verbreitet, die diese Werte in Wahrscheinlichkeiten normalisieren.

Softmax: Logits in Wahrscheinlichkeiten umwandeln

Die Funktion tf.nn.softmax transformiert Logits in Wahrscheinlichkeiten umwandeln. Sie arbeitet mit unskalierten Ausgaben und quetscht sie in einen Bereich von 0 bis 1, sodass die Summe aller Wahrscheinlichkeiten 1 beträgt. Diese Funktion wird häufig in tiefen neuronalen Netzen (DNNs) verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Klassen zu berechnen.

Softmax-Kreuzentropie mit Logits: Ein kombinierter Ansatz

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits kombiniert die Softmax-Funktion mit der Berechnung des Kreuzentropieverlusts. Es führt die folgenden Schritte in einem mathematisch effizienten Vorgang aus:

• Konvertiert Logits mithilfe von Softmax in Wahrscheinlichkeiten.
• Berechnet den Kreuzentropieverlust zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und den Grundwahrheitsbezeichnungen.

Kreuzentropieverlust: Messung der Modellleistung

Kreuzentropieverlust quantifiziert die Divergenz zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten des Modells und den wahren Klassenbezeichnungen. Es bietet eine Metrik zur Bewertung der Modellleistung und wird häufig bei Klassifizierungsaufgaben verwendet.

Auswahl der richtigen Funktion

Bei der Optimierung eines Modells mit Kreuzentropieverlust und Softmax-Aktivierung Im Allgemeinen wird empfohlen, tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits zu verwenden. Diese Funktion behebt numerische Instabilitätsprobleme und ist mathematisch effizienter als die getrennte Durchführung von Softmax- und Kreuzentropieberechnungen.

In Situationen, in denen die Beschriftungen zu einer einzelnen Klasse gehören (d. h. One-Hot-Codierung), sollten Sie die Verwendung von tf in Betracht ziehen. nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits. Diese Funktion optimiert die Speichernutzung und Effizienz in solchen Szenarien.

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