log softmax

Log softmax 是 softmax 函数的一种改进形式，它在深度学习中的应用十分广泛。softmax 函数可以将一个向量的每个元素压缩到 [0,1] 的区间内，且所有元素的和为 1，用于表示概率分布。而 log softmax 函数则是在 softmax 函数的基础上取对数，将概率值转换为对数概率值，这样可以解决在计算过程中出现的数值不稳定性问题。

具体地，对于一个长度为 n 的向量 x，其 log softmax 函数为：
$$\log(\operatorname{softmax}(x)_i) = \log \frac{\exp(x_i)}{\sum_{j=1}^n \exp(x_j)}$$

这里 $\operatorname{softmax}(x)_i$ 表示向量 x 经过 softmax 函数后第 i 个元素的值。使用 log softmax 函数可以避免计算指数过程中出现的数值不稳定问题，并且由于对数函数是单调递增的，因此可以保证概率值的大小关系不变。

相关问题

logsoftmax

logsoftmax是一种激活函数，它将输出值通过log_softmax运算转化为概率值。在PyTorch框架中，可以使用torch.nn.functional中的log_softmax函数来实现logsoftmax操作。具体实现过程如下：首先，定义输入数据x，然后通过调用F.log_softmax函数，并指定dim参数来指定log_softmax运算的维度。最终的输出结果就是将输入数据x通过log_softmax运算转化为概率值的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [[log_softmax]——深度学习中的一种激活函数](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129740967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch中softmax和log_softmax、CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()](https://blog.csdn.net/wekings/article/details/123578464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

-logsoftmax

-logsoftmax是一种数学运算，通常在机器学习和深度学习中用于计算多类别分类问题的损失函数。它是对softmax函数的反运算。

在深度学习中，softmax函数常用于将一组实数转化为概率分布，它可以将输入向量的每个元素映射到[0, 1]区间，并保证所有元素的和为1。而logsoftmax函数则是对softmax函数的结果取对数，通常用于计算损失函数。

-logsoftmax(x) = log(softmax(x))

其中，x表示输入向量。-logsoftmax函数的计算过程包括两步：先计算softmax函数的结果，然后再对结果取对数。这样可以将概率转换为对数概率，方便计算分类问题的损失函数。