深度学习里面为什么喜欢用对数
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1.这样可以简化计算并提高稳定性，有着相同的临界点
2.由P(A).P(B)给出两个独立事件A和B共同出现的概率。如果我们使用log，即log(P(A)) + log(P(B))，这很容易映射到一个和。因此，更容易将神经元触发的“事件”作为线性函数来处理。
3将两个或更多这样的小数字相乘很容易导致浮点精度算术中的下溢(例如，考虑乘以0.0001*0.00001)
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