在深度學(xué)習(xí)中，Logits（邏輯值）是指模型的輸出層在應(yīng)用激活函數(shù)之前的值。它通常是一個(gè)向量，表示不同類別的得分或概率。在分類問題中，Logits可以被解釋為模型對(duì)每個(gè)類別的置信度或原始預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。
模型的輸出層通常會(huì)應(yīng)用一個(gè)激活函數(shù)，例如Softmax函數(shù)，將Logits轉(zhuǎn)換為概率分布。Softmax函數(shù)可以將Logits映射到[0, 1]之間的實(shí)數(shù)值，并且所有類別的概率之和為1。這樣做可以使模型的輸出更易于解釋和使用。
在訓(xùn)練過程中，模型通過比較Logits和真實(shí)標(biāo)簽之間的差異來計(jì)算損失，并通過反向傳播算法來更新模型的參數(shù)。在推理過程中，可以使用Softmax函數(shù)將Logits轉(zhuǎn)換為概率，然后選擇概率最高的類別作為模型的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。
總而言之，Logits是指模型輸出層在應(yīng)用激活函數(shù)之前的原始預(yù)測(cè)值，它提供了模型對(duì)不同類別的置信度或得分信息。
Logits通常是線性函數(shù)的輸出結(jié)果，在應(yīng)用激活函數(shù)之前。在深度學(xué)習(xí)中，線性函數(shù)通常表示為矩陣乘法和偏置項(xiàng)的組合，將輸入特征映射到一個(gè)向量空間。這個(gè)線性函數(shù)的輸出被稱為L(zhǎng)ogits，它是模型對(duì)不同類別的得分或原始預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。
在線性函數(shù)之后，通常會(huì)應(yīng)用一個(gè)激活函數(shù)，例如Softmax函數(shù)或Sigmoid函數(shù)，將Logits轉(zhuǎn)換為概率或者范圍在[0, 1]之間的實(shí)數(shù)。這樣做的目的是將模型的輸出映射到一個(gè)概率分布，使其更易于解釋和使用。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-861219.html
所以，Logits是指線性函數(shù)的輸出，在應(yīng)用激活函數(shù)之前。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-861219.html
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