神经网络在训练过程中并不是直接输出概率值，而是输出一个one-hot encoding向量，这个向量的各个元素被称为energy吗？

这个问题可以回答，神经网络在训练过程中输出的向量中的各个元素通常被称为logits，而不是energy。Logits是神经网络在最后一层的输出，它们表示不同类别的得分，而不是概率值。这些得分可以通过softmax函数转换为概率值。

相关问题

output是一个one-hot encoding向量，The outputs are energies for the 10 classes. The higher the energy for a class, the more the network thinks that the image is of the particular class. So, let’s get the index of the highest energy:这句话之中的energy是什么意思?为什么称之为energy，而不是probabiblity？

Energy在这里指的是神经网络对于每个类别的置信度，也可以理解为该类别的得分。它被称为energy，是因为它与物理学中的能量概念有些类似，都是表示某种状态的强度或程度。而不是probability，是因为神经网络在训练过程中并不是直接输出概率值，而是输出一个向量，需要经过softmax函数转化为概率分布。因此，在这里使用energy更为准确。

One-Hot 编码

One-Hot编码，也称为独热编码（One-Hot Encoding），是一种常用于数据预处理的方法，特别适用于分类特征的表示。它将离散的类别变量转换为二进制向量形式，每个类别对应一个维度，只有对应的维度值为1，其他所有维度都为0。比如，如果你有一个包含三个类别的特征（A、B、C），One-Hot编码后的结果可能是：

- A 类别：[1, 0, 0]
- B 类别：[0, 1, 0]
- C 类别：[0, 0, 1]

这种编码方式使得机器学习算法能够直接理解每个类别，而且不会因为类别顺序改变而影响模型。在神经网络中，这有助于模型学习每个类别特有的模式。