深度学习的logits什么意思
在深度学习中，Logits（逻辑值）通常是指模型的输出层的原始未经处理的分数或得分，尤其是在分类问题中。具体来说，Logits是模型对每个类别的线性输出，还未经过 softmax 或 sigmoid 等激活函数的处理。在进行分类任务时，一般会对Logits应用 softmax 函数，将其转化为概率分布，使得每个类别的得分都在0到1之间，且所有类别的概率之和为1。总体而言，Logits是神经网络输出
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在深度学习中，Logits（逻辑值）通常是指模型的输出层的原始未经处理的分数或得分，尤其是在分类问题中。Logits并没有经过概率分布的转换，它是神经网络模型在最后一层（全连接层或输出层）的输出结果。
具体来说，Logits是模型对每个类别的线性输出，还未经过 softmax 或 sigmoid 等激活函数的处理。这些原始分数可以被视为模型对每个类别的置信度或概率的度量，但它们并不直接表示概率。
在进行分类任务时，一般会对Logits应用 softmax 函数，将其转化为概率分布，使得每个类别的得分都在0到1之间，且所有类别的概率之和为1。这样处理后的输出可以更直观地解释为每个类别的概率。
总体而言，Logits是神经网络输出的原始值，它们提供了每个类别的分数信息，进而可以用于后续的分类或决策过程。
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