一文彻底搞懂深度学习中的Softmax函数和Log-Softmax函数
一文彻底搞懂深度学习中的Softmax函数和Log-Softmax函数
Softmax函数和Log-Softmax函数是深度学习中常用的激活函数，特别是在多分类问题中。Softmax函数能够将任意实数的向量转换成一个概率分布，而Log-Softmax函数则在数值稳定性和计算效率方面进行了优化。本文将详细介绍这两个函数的作用和应用场景。
Softmax函数
Softmax函数是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数，是深度学习中一种常用的激活函数。
Softmax函数的作用
Softmax函数主要用于多分类问题的输出层。在多分类问题中，我们希望模型能够输出一个概率分布，表示每个类别的概率。例如，在图像分类任务中，如果模型需要识别10个不同的类别，那么模型的输出层应该有10个神经元，每个神经元对应一个类别的分数。Softmax函数将这些分数转换成概率，使得每个类别的概率和为1。
Softmax + Cross-Entropy Loss的配合
在多分类问题中，交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）通常与Softmax函数一起使用。交叉熵损失函数衡量的是模型预测的概率分布和真实标签的概率分布之间的差异。
Log-Softmax函数
Log-Softmax函数是深度学习中处理多分类问题时一个非常有用的工具。它通过将Softmax函数的输出值转换为对数形式，提高了数值稳定性、简化了损失函数的计算过程，并简化了梯度的计算。
Log-Softmax函数的改进
提高数值稳定性：Log-Softmax函数通过避免直接计算Softmax函数中的指数和的方式，提高了数值稳定性。在深度学习中，指数运算可能导致数值溢出或下溢，而Log-Softmax函数通过取对数的方式减小了这种风险。
简化损失函数计算：当使用交叉熵损失函数时，Log-Softmax函数可以直接与损失函数结合使用，无需先计算Softmax函数的输出值再取对数。这简化了损失函数的计算过程，提高了计算效率。
简化梯度计算：Log-Softmax函数在反向传播过程中可以简化梯度的计算。由于它避免了直接计算Softmax函数的导数，因此减少了计算复杂度。