Math 为什么我们在深度学习中使用对数概率？
我在读《用神经网络进行序列到序列学习》这篇论文时感到好奇。 事实上，不仅仅是这篇文章，还有很多其他的文章都使用对数概率，这有什么原因吗？ 请检查所附照片Math 为什么我们在深度学习中使用对数概率？,math,deep-learning,nlp,lstm,Math,Deep Learning,Nlp,Lstm,我在读《用神经网络进行序列到序列学习》这篇论文时感到好奇。 事实上，不仅仅是这篇文章，还有很多其他的文章都使用对数概率，这有什么原因吗？ 请检查所附照片 对于任何给定的问题，我们都需要优化参数的可能性。但优化产品需要一次获得所有数据，并且需要大量计算 我们知道一个和更容易优化，因为和的导数就是导数的和。因此，使用log将其转换为sum，从而加快计算速度 请参阅两个原因- 理论-两个独立事件A和B同时发生的概率由p（A）和p（B）给出。如果我们使用log，这很容易映射到一个和，即log（P（a））
对于任何给定的问题，我们都需要优化参数的可能性。但优化产品需要一次获得所有数据，并且需要大量计算 我们知道一个和更容易优化，因为和的导数就是导数的和。因此，使用log将其转换为sum，从而加快计算速度 请参阅两个原因-