**Softmax et Logits : quand utiliser `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` par rapport aux calculs Softmax et d'entropie croisée séparés ?**

Comprendre les logits : un guide de l'entropie croisée Softmax et Softmax avec logits

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le terme « logits » joue un rôle crucial dans la compréhension des architectures de réseaux neuronaux et des fonctions de perte. Cet article approfondit le concept des logits et explore les principales différences entre deux fonctions TensorFlow fondamentales : tf.nn.softmax et tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits.

Que sont les logits ?

Les logits font référence aux sorties linéaires non mises à l'échelle d'une couche de réseau neuronal. Contrairement aux probabilités qui vont de 0 à 1, les logits peuvent prendre n’importe quelle valeur réelle. L'utilisation de logits est répandue dans les fonctions softmax, qui normalisent ces valeurs en probabilités.

Softmax : Conversion des logits en probabilités

La fonction tf.nn.softmax transforme les logits en probabilités. Il fonctionne sur des sorties non mises à l'échelle, les écrasant dans une plage de 0 à 1 de telle sorte que la somme de toutes les probabilités soit égale à 1. Cette fonction est largement utilisée dans les réseaux de neurones profonds (DNN) pour calculer les probabilités de différentes classes.

Softmax Cross-Entropy avec Logits : une approche combinée

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits combine la fonction softmax avec le calcul de la perte d'entropie croisée. Il effectue les étapes suivantes en une seule opération mathématiquement efficace :

• Convertit les logits en probabilités à l'aide de softmax.
• Calcule la perte d'entropie croisée entre les probabilités prédites et les étiquettes de vérité terrain.

Perte d'entropie croisée : mesure des performances du modèle

La perte d'entropie croisée quantifie la divergence entre les probabilités prédites du modèle et les véritables étiquettes de classe. Il fournit une métrique pour évaluer les performances du modèle et est couramment utilisé dans les tâches de classification.

Choisir la bonne fonction

Lors de l'optimisation d'un modèle avec perte d'entropie croisée et activation softmax , il est généralement recommandé d'utiliser tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Cette fonction résout les problèmes d'instabilité numérique et est plus efficace mathématiquement que d'effectuer séparément le calcul de softmax et d'entropie croisée.

Dans les situations où les étiquettes appartiennent à une seule classe (c'est-à-dire un encodage à chaud), envisagez d'utiliser tf. nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits. Cette fonction optimise l'utilisation et l'efficacité de la mémoire dans de tels scénarios.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!