**Softmax 和 Logits：何时使用 `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` 与单独的 Softmax 和交叉熵计算？**

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

在机器学习领域，术语“logits”在理解神经网络架构和损失函数方面起着至关重要的作用。本文深入探讨了 Logits 的概念，并探讨了两个基本 TensorFlow 函数之间的主要区别：tf.nn.softmax 和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。

什么是 Logits？

逻辑是指神经网络层的未缩放的线性输出。与范围从 0 到 1 的概率不同，logits 可以取任何实值。 logits 的使用在 softmax 函数中很普遍，它将这些值标准化为概率。

Softmax：将 Logits 转换为概率

tf.nn.softmax 函数转换 logits转化为概率。它对未缩放的输出进行操作，将它们压缩到 0 到 1 的范围内，使得所有概率之和等于 1。该函数广泛用于深度神经网络 (DNN) 中来计算不同类别的概率。

Softmax 交叉熵与 Logits：组合方法

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 将 softmax 函数与交叉熵损失的计算结合起来。它在一个数学上有效的运算中执行以下步骤：

• 使用 softmax 将 logits 转换为概率。
• 计算预测概率和真实标签之间的交叉熵损失。

交叉熵损失：测量模型性能

交叉熵损失量化模型的预测概率与真实类别标签之间的差异。它提供了评估模型性能的指标，常用于分类任务。

选择正确的函数

使用交叉熵损失和 softmax 激活优化模型时，一般推荐使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。该函数解决了数值不稳定问题，并且比单独执行 softmax 和交叉熵计算在数学上更高效。

在标签属于单个类（即 one-hot 编码）的情况下，请考虑使用 tf. nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。此功能优化了此类场景下的内存使用和效率。

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