理论学习：logits softmax
在深度学习中，Logits（逻辑值）是指模型的输出层在应用激活函数之前的值。它通常是一个向量，表示不同类别的得分或概率。在分类问题中，Logits可以被解释为模型对每个类别的置信度或原始预测分数。
模型的输出层通常会应用一个激活函数，例如Softmax函数，将Logits转换为概率分布。Softmax函数可以将Logits映射到[0, 1]之间的实数值，并且所有类别的概率之和为1。这样做可以使模型的输出更易于解释和使用。
在训练过程中，模型通过比较Logits和真实标签之间的差异来计算损失，并通过反向传播算法来更新模型的参数。在推理过程中，可以使用Softmax函数将Logits转换为概率，然后选择概率最高的类别作为模型的最终预测结果。
总而言之，Logits是指模型输出层在应用激活函数之前的原始预测值，它提供了模型对不同类别的置信度或得分信息。
Logits通常是线性函数的输出结果，在应用激活函数之前。在深度学习中，线性函数通常表示为矩阵乘法和偏置项的组合，将输入特征映射到一个向量空间。这个线性函数的输出被称为Logits，它是模型对不同类别的得分或原始预测分数。
在线性函数之后，通常会应用一个激活函数，例如Softmax函数或Sigmoid函数，将Logits转换为概率或者范围在[0, 1]之间的实数。这样做的目的是将模型的输出映射到一个概率分布，使其更易于解释和使用。
所以，Logits是指线性函数的输出，在应用激活函数之前。
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