**Softmax dan Logits: Bila hendak menggunakan `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` berbanding Pengiraan Softmax dan Cross-Entropy yang berasingan?**

Memahami Logit: Panduan untuk Softmax dan Softmax Cross-Entropy dengan Logits

Dalam bidang pembelajaran mesin, istilah "logits" memainkan peranan penting dalam memahami seni bina rangkaian saraf dan fungsi kehilangan. Artikel ini menyelidiki konsep logit dan meneroka perbezaan utama antara dua fungsi TensorFlow asas: tf.nn.softmax dan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits.

Apakah Logits?

Logit merujuk kepada output linear yang tidak berskala bagi lapisan rangkaian saraf. Tidak seperti kebarangkalian, yang berkisar antara 0 hingga 1, logit boleh mengambil sebarang nilai sebenar. Penggunaan logit adalah lazim dalam fungsi softmax, yang menormalkan nilai ini kepada kebarangkalian.

Softmax: Menukar Logit kepada Kebarangkalian

Fungsi tf.nn.softmax mengubah logit ke dalam kebarangkalian. Ia beroperasi pada output tidak berskala, menyekatnya ke dalam julat dari 0 hingga 1 supaya jumlah semua kebarangkalian sama dengan 1. Fungsi ini digunakan secara meluas dalam rangkaian saraf dalam (DNN) untuk mengira kebarangkalian kelas yang berbeza.

Softmax Cross-Entropy dengan Logits: Pendekatan Gabungan

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits menggabungkan fungsi softmax dengan pengiraan kehilangan rentas entropi. Ia melakukan langkah-langkah berikut dalam satu operasi yang cekap secara matematik:

• Menukar logit kepada kebarangkalian menggunakan softmax.
• Mengira kehilangan entropi silang antara kebarangkalian yang diramalkan dan label kebenaran tanah.

Kehilangan Silang-Entropi: Mengukur Prestasi Model

Kehilangan silang-entropi mengukur perbezaan antara kebarangkalian ramalan model dan label kelas sebenar. Ia menyediakan metrik untuk menilai prestasi model dan biasanya digunakan dalam tugas pengelasan.

Memilih Fungsi yang Tepat

Apabila mengoptimumkan model dengan kehilangan entropi silang dan pengaktifan softmax , biasanya disyorkan untuk menggunakan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Fungsi ini menangani isu ketidakstabilan berangka dan lebih cekap dari segi matematik daripada melakukan pengiraan softmax dan cross-entropy secara berasingan.

Dalam situasi di mana label tergolong dalam satu kelas (iaitu, pengekodan satu panas), pertimbangkan untuk menggunakan tf. nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits. Fungsi ini mengoptimumkan penggunaan memori dan kecekapan dalam senario sedemikian.

Atas ialah kandungan terperinci **Softmax dan Logits: Bila hendak menggunakan `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` berbanding Pengiraan Softmax dan Cross-Entropy yang berasingan?**. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!