Tensorflow.js tf.logSoftmax()函数介绍

在Tensorflow.js中，我们可以使用tf.logSoftmax()函数来计算一个数组的元素的log softmax。这个函数的输入是一个一维数组，输出也是一个一维数组，输出的每一个元素都是输入数组的每一个元素的log softmax。

语法

tf.logSoftmax(logits)

• logits: 一个一维Tensor对象，包含输入数组。

返回值

logSoftmax()函数返回一个一维Tensor对象，包含输入数组的每个元素的log softmax结果。

示例

const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 创建一个输入数组
const input = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4]);

// 计算输入数组的log softmax
const result = tf.logSoftmax(input);

// 输出结果
result.print();

输出：

[-3.440189 -2.440189 -1.440189 -0.440189]

原理

log softmax是softmax的一种变体，softmax的公式如下：

softmax(x_i) = e^{x_i} / sum(e^{x_j})

其中，x_i是输入数组的第i个元素，sum(e^{x_j})是输入数组所有元素的e^{x_j}的和。softmax将输入数组中每个元素转换为一个概率值，概率值越高，对应的元素越重要。但是，softmax对于大的输入值（x_i），输出概率值会非常接近1，小的输入值则接近0，这种分布不适合用于训练模型。因此，使用log softmax函数会更好。

log softmax的公式如下：

log_softmax(x_i) = log(e^{x_i} / sum(e^{x_j})) = x_i - log(sum(e^{x_j}))

log softmax将输入数组中每个元素转换为其log softmax值，log softmax值反映输入元素的相对大小，并且值域为负数。log softmax和softmax通常是等效的，因为在损失函数中最小化softmax概率和最大化log softmax概率是等价的。

总结

Tensorflow.js的tf.logSoftmax()函数是一个快捷方式，可以计算输入数组的每个元素的log softmax。log softmax是softmax的一种变体，log softmax通过转换将输入元素转换为其log softmax值。log softmax是深度学习模型中常用的一个函数。