eval logits
时间: 2024-08-14 17:09:01 浏览: 44
在机器学习和深度学习中,"eval logits"通常是指评估模型生成的未经过softmax激活函数处理的概率值,即logits。Logits是一个术语,代表了神经网络的最后一层输出,这些数值直接反映了输入对各个分类的可能性预测。在训练过程中,模型会计算损失并优化这些logits,而在测试或验证阶段,我们获取的是这些未经标准化的分数,可以用于后续的决策,如找到概率最高的类别。
例如,在分类任务中,如果模型输出的logits是[2.0, 1.5, 0.8],这意味着样本最有可能属于第一个类别,因为其对应的logit值最大。只有当应用softmax函数将logits转换为概率分布时,这些数值才成为可用于比较的真正概率。
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