## Logits、Softmax 和 Softmax 交叉熵在机器学习中如何协同工作？

理解 Logits、Softmax 和 Softmax 交叉熵

在机器学习中，特别是深度神经网络，理解这个概念至关重要logits、softmax 和 softmax 交叉熵。

Logits

Logits 是指神经网络层在进行 softmax 变换之前的原始、未缩放的输出。它们通常表示为实数值向量，并且不限于 0 到 1 之间。

Softmax

Softmax 是一个转换 logits 的数学函数转化为概率。它将指数函数应用于 logit 向量的每个元素，然后对结果进行归一化，使概率之和等于 1。这会产生多个类别的概率分布。

Softmax 交叉熵

Softmax 交叉熵是分类任务中常用的损失函数。它将softmax变换与交叉熵损失的计算结合起来。交叉熵测量预测的概率分布（由 softmax 生成）与真实的真实标签之间的距离。

tf.nn.softmax 和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 之间的差异

tf.nn.softmax 和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 都对 logits 进行操作。但是，它们有不同的用途：

• tf.nn.softmax: 输出类的概率分布，这对于多类分类很有用。
• tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits: 将 softmax 与交叉熵损失相结合，产生表示预测概率和真实概率之间距离的单个标量损失值。

示例

考虑一个深度神经网络，其任务是将图像分为两类：猫和狗。网络的最后一层可能输出两个 logits 的向量 [0.5, 0.8]。

• tf.nn.softmax: tf.nn.softmax 在这些 logits 上的输出将是 [0.3553, 0.6447]，这是一个概率数组，其中第二个元素 (0.6447) 表示是狗的概率。
• tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits: 假设该图像的标签为 [0, 1]，表示它是一只狗。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 的输出将是一个标量损失值，表示预测概率 [0.3553, 0.6447] 和真实标签 [0, 1] 之间的交叉熵。

总之， logits 提供神经网络的原始输出，softmax 将它们转换为概率，softmax 交叉熵将这些概率与真实标签相结合，以计算优化的损失值。理解这些概念对于设计有效的机器学习模型至关重要。

以上是## Logits、Softmax 和 Softmax 交叉熵在机器学习中如何协同工作？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！