の文脈において 機械学習 and 人工知能, logits refer to the 出力層 of a ニューラルネットワーク before any 処理します, such as softmax or sigmoid, is applied. These raw scores represent the model’s confidence for each class in classification tasks. The term is commonly used in the field of deep learning, particularly in マルチクラス分類 問題において
ニューラルネットワークが入力データを処理すると、一連のロジットが生成されます。これは、制限されない実数値のスコアと考えることができます。例えば、3つのクラスを持つ分類タスクでは、ネットワークは[2.0, -1.5, 0.5]のようなロジットを出力するかもしれません。これらの値は確率を表すものではなく、正または負の値を取り得て、それらの間に本質的な関係はありません。
To convert these logits into probabilities that sum to one—making them interpretable as the likelihood of each class occurring—we typically apply the softmax function. The softmax function exponentiates each logit and normalizes the results to produce a probability distribution. In our example, applying softmax to the logits [2.0, -1.5, 0.5] will yield a set of probabilities that indicates how confident the model is about each class.
Logits are essential for understanding how a model makes predictions, as they provide insight into the decision-making process of the network. By analyzing the logits, researchers and practitioners can better diagnose model behavior, tune hyperparameters, and improve 全体的な性能.