微学AI
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自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下，自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目，在NLP模型训练中，Logits常用于计算损失函数并进行优化。损失函数的计算是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而指导模型参数的更新。
Logits是模型在分类任务中的输出，在经过Softmax函数后可以获得类别的概率分布。通过将Logits输入到交叉熵损失函数中，可以计算模型的预测结果与真实标签之间的差距，进而衡量模型的性能。

目录

  1. 引言
  2. 理解Logits
  3. 理解损失函数
  4. 中文文本句子训练过程
  5. 实现代码：中文文本句子训练
  6. 总结

1 引言

在自然语言处理（NLP）领域，模型训练是一个重要的环节。在模型训练过程中，我们需要了解并掌握一些关键概念，例如Logits和损失函数。这两个概念对于理解和优化模型性能至关重要。

自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目_第1张图片

2 理解Logits

Logits通常是指通过神经网络最后一层线性变换（但未进行softmax或sigmoid等归一化操作）得到的原始预测值。比如我们使用BERT等模型做下

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