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：
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。
以上是**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？**的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
