sigmoid 函数与 logit 函数互为反函数 - 从 sigmoid 出发,解出其反函数 = logit(7)

sigmoid 函数与 logit 函数互为反函数 - 从 sigmoid 出发,解出其反函数 = logit

flyfish

已知 p = sigmoid ⁡ ( x ) p = \operatorname{sigmoid}(x) p=sigmoid(x),把 x x x 用 p p p 表示出来。

第1步:写出原式

p = 1 1 + e − x p = \frac{1}{1 + e^{-x}} p=1+e−x1

第2步:两边同时取倒数

依据 :等式两边均不为零( p ∈ ( 0 , 1 ) p \in (0,1) p∈(0,1),分母 1 + e − x > 0 1+e^{-x} > 0 1+e−x>0),倒数相等:

1 p = 1 + e − x \frac{1}{p} = 1 + e^{-x} p1=1+e−x

第3步:两边减 1,分离出指数项

1 p − 1 = e − x \frac{1}{p} - 1 = e^{-x} p1−1=e−x

第4步:左边通分

1 − p p = e − x \frac{1 - p}{p} = e^{-x} p1−p=e−x

第5步:两边同时取自然对数 ln ⁡ ( ⋅ ) \ln(\cdot) ln(⋅)

依据 :对数恒等式 ln ⁡ ( e a ) = a \ln(e^a) = a ln(ea)=a:

ln ⁡ ( 1 − p p ) = ln ⁡ ( e − x ) \ln\left( \frac{1-p}{p} \right) = \ln\left( e^{-x} \right) ln(p1−p)=ln(e−x)

右边化简:

ln ⁡ ( 1 − p p ) = − x \ln\left( \frac{1-p}{p} \right) = -x ln(p1−p)=−x

第6步:两边同乘 -1

x = − ln ⁡ ( 1 − p p ) x = -\ln\left( \frac{1-p}{p} \right) x=−ln(p1−p)

把 − ln ⁡ ( 1 − p p ) -\ln\left( \frac{1-p}{p} \right) −ln(p1−p) 看成 ( − 1 ) ⋅ ln ⁡ ( 1 − p p ) (-1) \cdot \ln\left( \frac{1-p}{p} \right) (−1)⋅ln(p1−p),套用公式 k ⋅ ln ⁡ ( M ) = ln ⁡ ( M k ) k\cdot\ln(M) = \ln(M^k) k⋅ln(M)=ln(Mk):

系数 k = − 1 k = -1 k=−1

真数 M = 1 − p p M = \frac{1-p}{p} M=p1−p

代入法则得:

( − 1 ) ⋅ ln ⁡ ( 1 − p p ) = ln ⁡ ( ( 1 − p p ) − 1 ) (-1) \cdot \ln\left( \frac{1-p}{p} \right) = \ln\left( \left( \frac{1-p}{p} \right)^{-1} \right) (−1)⋅ln(p1−p)=ln((p1−p)−1)

再根据负指数幂等于倒数, ( 1 − p p ) − 1 = p 1 − p \left( \frac{1-p}{p} \right)^{-1} = \frac{p}{1-p} (p1−p)−1=1−pp,就得到了 logit 的标准形式。 需要看的 幂的对数运算

第7步:利用对数性质化简

依据 :对数运算法则 − ln ⁡ ( a b ) = ln ⁡ ( b a ) -\ln\left(\frac{a}{b}\right) = \ln\left(\frac{b}{a}\right) −ln(ba)=ln(ab):

x = ln ⁡ ( p 1 − p ) = logit ⁡ ( p ) x = \ln\left( \frac{p}{1-p} \right) = \operatorname{logit}(p) x=ln(1−pp)=logit(p)

相关推荐
Lee_jerome1 个月前
python神经网络编程入门(二十)——RNN LSTM 数学原理与结构拆解
深度学习·numpy·lstm·参数量·sigmoid·tanh·门控机制
阿钱真强道5 个月前
04 从 MLP 到 LeNet:sigmoid 和 softmax 到底在做什么?为什么输出层需要它们?
人工智能·机器学习·softmax·分类模型·sigmoid·深度学习入门
爱吃泡芙的小白白7 个月前
CNN激活函数新篇:Sigmoid与Softmax的进化与实战
人工智能·神经网络·cnn·softmax·sigmoid·函数激活层
劈星斩月7 个月前
神经网络之S神经元(Sigmoid neurons)
人工智能·深度学习·神经网络·sigmoid·s神经元
大千AI助手9 个月前
Sigmoid函数:从生物生长曲线到神经网络激活的桥梁
人工智能·神经网络·机器学习·激活函数·sigmoid·大千ai助手·lr
daxiang120922051 年前
大模型训练中的 logits 是什么
大模型·logit
沛沛老爹1 年前
从线性到非线性:简单聊聊神经网络的常见三大激活函数
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数·relu·sigmoid·tanh
IT古董2 年前
【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-逻辑回归-Sigmoid 函数
人工智能·python·学习·机器学习·分类·逻辑回归·sigmoid