Logits是一种概率分布函数,它可以用来衡量输入样本属于某个类的可能性。它通常作为神经网络的最后一层,在这一层之前,神经网络会将输入样本映射到一个特征空间中,然后使用logits函数对其进行评估,以此来确定样本属于哪个类。
1. 定义:Logits是一种概率分布函数,它可以用来衡量输入样本属于某个类的可能性。
2. 作用:Logits通常作为神经网络的最后一层,用来确定样本属于哪个类。
3. 用法:首先,神经网络会将输入样本映射到一个特征空间中,然后使用logits函数对其进行评估。
4. 示例:
python # 定义logits函数 def logits(x): return np.dot(x, W) + b # 计算输入样本的logits值 y_pred = logits(X)
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