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为什么在TF2.0中，使用梯度带时，分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0？

在TF2.0中，使用梯度带时，分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0的原因是由于softmax函数的导数特性导致的。

分类交叉熵损失函数常用于多分类问题中，它的计算公式为：

L = -Σ(y * log(softmax(logits)))

其中，y表示真实标签，logits表示模型的输出结果。

在TF2.0中，使用梯度带进行自动求导时，会计算损失函数对于模型参数的梯度。而在分类交叉熵损失函数中，softmax函数是一个常用的激活函数，它将logits转化为概率分布。softmax函数的计算公式为：

softmax(logits) = exp(logits) / Σ(exp(logits))

当计算分类交叉熵损失函数相对于logits的梯度时，由于softmax函数的导数特性，导致了分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0。具体来说，softmax函数的导数可以表示为：

d(softmax(logits)) / d(logits) = softmax(logits) - y

其中，softmax(logits)表示softmax函数的输出结果，y表示真实标签。可以看到，当softmax(logits)等于y时，导数为0。这意味着在这种情况下，分类交叉熵损失函数对于logits的梯度为0。

这个特性在训练神经网络时非常有用，因为它可以减少梯度的变化范围，提高训练的稳定性。同时，这也说明了在使用梯度带进行自动求导时，分类交叉熵损失相对于logits的梯度为0是正常的现象。

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深度神经网络总结

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