logits后面接softmax的作用

在深度学习中,将Logits(逻辑值)输入 softmax 函数的主要目的是将原始的未经处理的分数转换为概率分布。Softmax 函数能够将Logits转化为归一化的概率值,使得每个类别的分数都在0到1之间,且所有类别的概率之和等于1。

Softmax 函数的表达式如下:

其中,是Logits中第 个元素,是Softmax 函数的输出,表示第个类别的概率。

通过Softmax,原始的Logits中较大的值会被映射到更大的概率,而较小的值则对应较小的概率。这样的转换使得模型的输出更易于解释,可以用于多分类问题的决策和预测。

在分类任务中,通常会选择具有最高概率的类别作为最终的预测结果。Softmax 的使用也有助于模型训练,因为它引入了梯度信息,使得模型更容易进行反向传播优化。

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