深度学习logit是什么？

什么是logtis？ 

在深度学习的上下文中，logits 就是一个向量，下一步通常被投给 softmax/sigmoid 的向量。。

softmax的输出是分类任务的概率，其输入是logits层。 logits层通常产生-infinity到+ infinity的值，而softmax层将其转换为0到1的值。

举个例子:

• 如果一个二分类模型的输出层是一个单节点,没有激活函数,输出值是2.5。则2.5就是这个样本被预测为正类的logits。
• 如果一个多分类模型的输出层是5个节点,没有激活函数,输出值是[1.2, 3.1, -0.5, 4.8, 2.3]。则这个向量表示该样本属于5个类别的logits。

logits可以取任意实数值,正值表示趋向于分类到该类,负值表示趋向于不分类到该类。与之对应,probability经过softmax/sigmoid归一化到0-1之间,表示属于该类的概率。

logtis在交叉熵损失中的示例：

logtis可以看作神经网络输出的未经过归一化（softmax/sigmoid）的概率，所以将其结果用于分类任务计算loss时，如求cross_entropy的loss函数会设置from_logits参数。

因此，当from_logtis=False（默认情况）时，可以理解为输入的y_pre不是来自logtis，那么它就是已经经过softmax或者sigmoid归一化后的结果了；当from_logtis=True时，则可以理解为输入的y_pre是logits，那么需要对它进行softmax或者sigmoid处理再计算cross entropy。

如下面的两种方式计算得到的loss都是一样的：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from_logits = True  # 标记logtis or sigmoid
y_pre = torch.FloatTensor([[5, 5], [2, 8]])  # logtis值：神经网络的输出，未概率归一化
y_true = torch.FloatTensor([[1, 0], [0, 1]])  # 真实的二分类标签

if from_logits == True:
    # BCEWithLogitsLoss可以直接对logtis值进行二分类的损失计算
    criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
    loss = criterion(y_pre, y_true)
else:
    # BCELoss需要对logtis值进行概率归一化，然后再进行二分类的损失计算
    criterion = nn.BCELoss()
    y_pre = F.sigmoid(y_pre)
    loss = criterion(y_pre, y_true)
print(loss)

神经网络中的logits是什么意思_五月的天气的博客-CSDN博客

最后

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