**TensorFlow에서 `tf.nn.softmax`와 `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits`의 차이점은 무엇입니까?**

TensorFlow의 로지트 이해

TensorFlow의 API 문서에서는 "로지트"라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 로지트는 신경망 레이어에서 생성된 크기 조정되지 않은 활성화 값을 나타냅니다. 이는 소프트맥스 함수를 사용하여 확률로 변환되기 전에 로그 확률로 해석됩니다.

tf.nn.softmax와 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.softmax의 차이점

이 함수는 소프트맥스 함수를 입력 텐서에 요소별로 적용합니다. Softmax는 입력 값의 합이 1이 되도록 정규화하여 확률을 표현하는 데 적합합니다. 출력의 형태는 입력과 동일하게 유지됩니다.

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

이 함수는 소프트맥스 연산과 교차 엔트로피 손실 계산을 결합합니다. 내부적으로 소프트맥스 변환을 수행한 다음 예측 확률과 실제 레이블 간의 교차 엔트로피를 계산합니다. 출력은 [batch_size, 1] 모양의 요약 지표입니다.

주요 차이점

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits는 소프트맥스와 교차 엔트로피 손실을 모두 계산하도록 설계되었습니다. 한 걸음에. 소프트맥스를 수동으로 적용한 후 교차 엔트로피 계산을 적용하는 것보다 수치 안정성 문제를 더 효과적으로 처리합니다.

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits를 사용하는 경우

• 분류를 수행하는 경우 확률 예측이 필요한 작업.
• 교차 엔트로피를 손실 함수로 최소화하고 최종 레이어에서 소프트맥스를 사용하는 경우.
• 단일 클래스 레이블로 작업할 때 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 추천합니다.

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