## Wie arbeiten Logits, Softmax und Softmax Cross-Entropy beim maschinellen Lernen zusammen?

Logits, Softmax und Softmax-Kreuzentropie verstehen

Beim maschinellen Lernen, insbesondere bei tiefen neuronalen Netzen, ist es entscheidend, das Konzept zu verstehen von Logits, Softmax und Softmax-Kreuzentropie.

Logits

Logits beziehen sich auf die rohe, unskalierte Ausgabe einer neuronalen Netzwerkschicht vor der Softmax-Transformation. Sie werden häufig als Vektor reeller Zahlen dargestellt und müssen nicht unbedingt zwischen 0 und 1 liegen.

Softmax

Softmax ist eine mathematische Funktion, die Logits transformiert in Wahrscheinlichkeiten umwandeln. Es wendet eine Exponentialfunktion auf jedes Element eines Logit-Vektors an und normalisiert dann das Ergebnis, sodass die Summe der Wahrscheinlichkeiten gleich 1 ist. Dies führt zu einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über mehrere Klassen.

Softmax Cross-Entropy

Softmax-Kreuzentropie ist eine Verlustfunktion, die häufig bei Klassifizierungsaufgaben verwendet wird. Es kombiniert die Softmax-Transformation mit der Berechnung des Kreuzentropieverlusts. Die Kreuzentropie misst den Abstand zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeitsverteilung (erzeugt von Softmax) und der wahren Grundwahrheitsbezeichnung.

Unterschied zwischen tf.nn.softmax und tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

Sowohl tf.nn.softmax als auch tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits arbeiten mit Logits. Sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken:

• tf.nn.softmax: Gibt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Klassen aus, was für die Klassifizierung mehrerer Klassen nützlich ist.
• tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits: Kombiniert Softmax mit dem Kreuzentropieverlust, was zu einem einzelnen skalaren Verlustwert führt, der den Abstand zwischen der vorhergesagten und der wahren Wahrscheinlichkeit darstellt.

Beispiel

Stellen Sie sich ein tiefes neuronales Netzwerk mit der Aufgabe vor, Bilder in zwei Klassen zu klassifizieren: Katze und Hund. Die letzte Schicht des Netzwerks könnte einen Vektor aus zwei Logits [0,5, 0,8] ausgeben.

• tf.nn.softmax: Die Ausgabe von tf.nn.softmax für diese Logits wäre [0,3553, 0,6447], ein Array von Wahrscheinlichkeiten, wobei das zweite Element (0,6447) das darstellt Wahrscheinlichkeit, ein Hund zu sein.
• tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits: Angenommen, die Bezeichnung für dieses Bild ist [0, 1], was darauf hinweist, dass es ein Hund ist. Die Ausgabe von tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits wäre ein skalarer Verlustwert, der die Kreuzentropie zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten [0,3553, 0,6447] und der wahren Bezeichnung [0, 1] darstellt.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Logits liefern die Rohausgabe eines neuronalen Netzwerks, Softmax wandelt sie in Wahrscheinlichkeiten um und Softmax-Kreuzentropie kombiniert diese Wahrscheinlichkeiten mit der wahren Bezeichnung, um einen Verlustwert für die Optimierung zu berechnen. Das Verständnis dieser Konzepte ist für die Entwicklung effektiver Modelle für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung.

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