在TensorFlow中,logits是什么意思?
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在以下TensorFlow函数中,我知道必须在最后一层中激活人工神经元。但是我不明白为什么叫logits?那不是数学函数吗?

loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
     logits = last_layer,
     labels = target_output
)
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2021-01-30 11:51 更新 anna •  3230
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在Math中,Logit是将概率([0, 1])映射到R((-inf, inf))的函数 0.5的概率对应于0的logit。负对数对应于小于0.5的概率,正对数对应大于0.5的概率。

在ML中,可以是

分类模型生成的原始(未归一化)预测向量,通常将其传递给归一化函数。如果模型正在解决多类分类问题,则logit通常会成为softmax函数的输入。然后,softmax函数会生成一个(归一化)概率向量,每个可能的类都有一个值。

Logits 有时也指S型函数的逐个元素逆置。

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2021-01-30 13:34 更新 karry •  2600