知识蒸馏用log_softmax还是softmax

在知识蒸馏中，使用softmax还是log_softmax取决于具体情况，但通常更倾向于使用log_softmax。以下是两者的具体分析：

- **Softmax**：Softmax函数的作用是将一个n维实数向量转换为一个概率分布，其中每个元素都是正数，且所有元素的和为1。在深度学习中，Softmax通常用于多分类问题的输出层，表示模型预测输入数据属于各个类别的概率。Softmax的信息比独热编码标签更有用，因为它提供了关于类别概率的丰富信息，这在知识蒸馏中是有价值的。
- **Log_Softmax**：Log_Softmax是对Softmax的改进，它通过取对数的方式解决了Softmax在数值计算上可能遇到的溢出和下溢问题。当Softmax的输入值非常大或非常小的时候，直接计算Softmax可能会导致数值上的稳定性问题。Log_Softmax通过计算对数概率来避免这些问题，提高了数值稳定性，并且可以加快运算速度。

综上所述，虽然Softmax在知识蒸馏中也有其用途，但在实际操作中，Log_Softmax因其数值稳定性和计算效率而更常被推荐使用。在实际应用中，选择哪种方法应基于具体任务的需求和实验结果来决定。