在TensorFlow中logits这个词是什么意思?

在接下来的TensorFlow函数中，我们必须在最后一层中输入人工神经元的激活。我能理解。但我不明白为什么叫logits?这不是一个数学函数吗?

loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
     logits = last_layer,
     labels = target_output
)

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分类模型生成的原始(非归一化)预测向量，然后通常将其传递给归一化函数。如果模型要解决一个多类分类问题，对数通常会成为softmax函数的输入。然后，softmax函数生成一个(规范化)概率向量，每个可能的类都有一个值。

此外，对数有时指的是sigmoid函数的元素逆。有关更多信息，请参见tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。

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此外，对数有时指的是sigmoid函数的元素逆。有关更多信息，请参见tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。

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(FOMOsapiens)。

如果你检查数学Logit函数，它将真实空间从[0,1]区间转换为无穷大[-inf, inf]。

Sigmoid和softmax正好相反。它们将[-inf, inf]实空间转换为[0,1]实空间。

这就是为什么在机器学习中，我们可以在sigmoid和softmax函数之前使用logit(因为它们是匹配的)。

这就是为什么“我们可以称”机器学习中位于sigmoid或softmax函数前面的任何东西为logit。

这是G. Hinton使用这个术语的视频。

以下是一个简明的答案，供将来的读者参考。Tensorflow的logit被定义为不应用激活函数的神经元输出:

logit = w*x + b,

X:输入，w:权重，b:偏差。就是这样。

以下内容与这个问题无关。

关于历史课程，请阅读其他答案。向Tensorflow“创造性地”令人困惑的命名惯例致敬。在PyTorch中，只有一个CrossEntropyLoss，它接受未激活的输出。卷积、矩阵乘法和激活都是同一层次的运算。设计更加模块化，更少混乱。这也是我从Tensorflow转向PyTorch的原因之一。

它们基本上是你能从网络中得到的最完整的学习模型，在它被压缩到只适用于我们感兴趣的类之前。看看一些研究人员是如何使用它们来训练基于深度网络学习的浅神经网络的:https://arxiv.org/pdf/1312.6184.pdf

这有点像在详细学习一门学科时，你会学到很多次要的东西，但在教学生时，你会试图把它压缩到最简单的情况。如果这个学生现在试图教，这将是相当困难的，但他能够很好地描述它，足以使用语言。

Logit是一个将概率[0,1]映射到[-inf， +inf]的函数。

Softmax是一个将[-inf， +inf]映射到[0,1]的函数，类似于Sigmoid。但是Softmax也将值的和(输出向量)归一化为1。

Tensorflow“with logit”:这意味着你正在对logit数字应用一个softmax函数来规范化它。input_vector/logit不是标准化的，可以从[-inf, inf]开始缩放。

这种归一化用于多类分类问题。对于多标签分类问题，使用sigmoid归一化，即tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

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