logsoftmax的反向传播过程和softmax的差异

Logsoftmax和softmax函数的作用是将一个k维向量压缩到另一个k维向量，使得向量中的每个元素都在(0, 1)之间，并且所有元素之和为1。不同之处在于softmax函数使用指数函数，而logsoftmax函数使用对数函数。

对于softmax函数，其反向传播可以使用交叉熵误差函数来推导。具体地，若y是softmax函数的输出，t是标签值，则交叉熵损失函数可以写成：$L=-\sum_{i}t_ilog(y_i)$。通过对该损失函数对y求导数，可以得到softmax函数的反向传播公式。

而对于logsoftmax函数，其反向传播的推导与softmax类似。具体地，若y是logsoftmax函数的输出，则交叉熵损失函数可以写成：$L=-\sum_{i}t_iy_i$。通过对该损失函数对y求导数，可以得到logsoftmax函数的反向传播公式。

总之，logsoftmax和softmax函数的反向传播过程非常相似，区别在于损失函数的计算方式不同。需要注意的是，在实际应用中，通常使用logsoftmax函数来避免数值计算上溢问题。