很多论文中都出现logit一词,直接翻译为中文释义不可取
logit 在统计学上是一个数学函数,在神经网络中却说白了,logits就是一个向量(张量),下一步将被投给 softmax 的向量。
关于标量、向量和张量:
张量的维数等于其阶数
0维的张量=标量
1维的张量=向量
2维的张量=矩阵
3维及以上=张量
箭头所指位置:
参阅:
TensorFlow中的logits什么意思 - 知乎
很多论文中都出现logit一词,直接翻译为中文释义不可取
logit 在统计学上是一个数学函数,在神经网络中却说白了,logits就是一个向量(张量),下一步将被投给 softmax 的向量。
关于标量、向量和张量:
张量的维数等于其阶数
0维的张量=标量
1维的张量=向量
2维的张量=矩阵
3维及以上=张量
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