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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。