## Apakah Perbezaan Antara Softmax dan softmax_cross_entropy_with_logits dalam TensorFlow?

Logit dalam Tensorflow dan Perbezaan Antara Softmax dan softmax_cross_entropy_with_logits

Dalam TensorFlow, istilah "logits" merujuk kepada output tidak berskala lapisan sebelumnya, mewakili skala relatif linear. Ia biasanya digunakan dalam model pembelajaran mesin untuk mewakili pengaktifan pra-kebarangkalian sebelum menggunakan fungsi softmax.

Perbezaan Antara Softmax dan softmax_cross_entropy_with_logits

Softmax (tf.nn.softmax) menggunakan fungsi softmax pada tensor input, menukar kebarangkalian log (logit) kepada kebarangkalian antara 0 dan 1. Output mengekalkan bentuk yang sama seperti input.

softmax_cross_entropy_with_logits (tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits) menggabungkan langkah softmax dan pengiraan kehilangan rentas entropi dalam satu operasi. Ia menyediakan pendekatan yang lebih baik secara matematik untuk mengoptimumkan kehilangan entropi silang dengan lapisan softmax. Bentuk output fungsi ini lebih kecil daripada input, mewujudkan metrik ringkasan yang menjumlahkan seluruh elemen.

Contoh

Pertimbangkan contoh berikut:

<code class="python">import tensorflow as tf

# Create logits
logits = tf.constant([[0.1, 0.3, 0.5, 0.9]])

# Apply softmax
softmax_output = tf.nn.softmax(logits)

# Compute cross-entropy loss and softmax
loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, tf.one_hot([0], 4))

print(softmax_output)  # [[ 0.16838508  0.205666    0.25120102  0.37474789]]
print(loss)  # [[0.69043917]]</code>

Adalah disyorkan untuk menggunakan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits untuk senario pengoptimuman di mana output model anda adalah softmaxed. Fungsi ini memastikan kestabilan berangka dan menghapuskan keperluan untuk pelarasan manual.

Atas ialah kandungan terperinci ## Apakah Perbezaan Antara Softmax dan softmax_cross_entropy_with_logits dalam TensorFlow?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!