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网站开发经济可行性,深圳福田网站优化网络营销培训学校,w3school网页制作,网站多域名怎么做参考内容#xff1a; (59 封私信 / 30 条消息) 知识蒸馏技术#xff08;教师学生模型#xff09; - 知乎 (59 封私信 / 30 条消息) 深度学习高温蒸馏#xff1a;Softmax With Temperature - 知乎 1. Logits(未归一化#xff1b;非概率)#xff1a; Logits 是深度学习模型…参考内容(59 封私信 / 30 条消息) 知识蒸馏技术教师学生模型 - 知乎(59 封私信 / 30 条消息) 深度学习高温蒸馏Softmax With Temperature - 知乎1. Logits(未归一化非概率)Logits 是深度学习模型预测过程中最后一层输出的原始值。它们通常是一个未归一化的实数向量每个值对应一个类别。Logits 的取值范围可以是正数、负数甚至非常大或非常小的值。Logits 是模型预测的中间结果。它们本身并非最终的预测值而需要通过激活函数如 Softmax进行归一化转化为概率分布。模型的优化目标如交叉熵损失直接基于 Logits 或其归一化结果进行计算。2. softmax输出归一化后概率Softmax 是一个将 Logits 转化为概率分布的激活函数1常规softmax2带温度的softmax其中T是softmax函数的温度超参数。引入T的原因使用softmax会将一个差别不大的输出变成很极端的分布引入温度系数后softmax的soft程度变成可以调节的超参数。T越高softmax的output probability distribution越趋于平滑其分布的熵越大负标签携带的信息会被相对地放大模型训练将更加关注负标签。3. 为什么模型输出最好加上softmax而当使用交叉熵作为损失函数时不用加不加softmax输出的不是概率Logits数据可能为负数大多数深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow中的交叉熵损失函数内部已经包含了 softmax 的计算