**Softmax 和 Logits：何時使用 `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` 與單獨的 Softmax 和交叉熵計算？

理解Logits：Softmax 和Softmax 與Logits 交叉熵指南

在機器學習領域，術語「logits」在理解神經網路架構和損失函數方面起著至關重要的作用。本文深入探討了 Logits 的概念，並探討了兩個基本 TensorFlow 函數之間的主要差異：tf.nn.softmax 和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。

什麼是 Logits？

邏輯是指神經網路層的未縮放的線性輸出。與範圍從 0 到 1 的機率不同，logits 可以取任何實值。 logits 的使用在 softmax 函數中很普遍，它將這些值標準化為機率。

Softmax：將 Logits 轉換為機率

tf.nn.softmax 函數轉換 logits轉換為機率。它對未縮放的輸出進行操作，將它們壓縮到 0 到 1 的範圍內，使得所有機率總和等於 1。此函數廣泛用於深度神經網路 (DNN) 中來計算不同類別的機率。

Softmax 交叉熵與 Logits：組合方法

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 將 softmax 函數與交叉熵損失的計算結合。它在一個數學上有效的運算中執行以下步驟：

• 使用 softmax 將 logits 轉換為機率。
• 計算預測機率和真實標籤之間的交叉熵損失。

交叉熵損失：測量模型表現

交叉熵損失量化模型的預測機率與真實類別標籤之間的差異。它提供了評估模型表現的指標，常用於分類任務。

選擇正確的函數

使用交叉熵損失和 softmax 啟動最佳化模型時，一般建議使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。該函數解決了數值不穩定問題，並且比單獨執行 softmax 和交叉熵計算在數學上更有效率。

在標籤屬於單一類別（即 one-hot 編碼）的情況下，請考慮使用 tf. nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。此功能優化了此類場景下的記憶體使用和效率。

以上是**Softmax 和 Logits：何時使用 `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` 與單獨的 Softmax 和交叉熵計算？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！