本文主要是介绍F.softmax(cls) + 1e-4，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这个代码段中的 softmax 操作结合了一个微小的常数，这个常数通常被称为平滑化参数。softmax 函数将原始的分类输出转换为概率分布，其公式如下：
在实践中，当某些分类得分特别大时，softmax 函数会将对应的概率接近于 1，而其他分类的概率会接近于 0。这可能会导致模型在训练过程中对训练数据过度自信，增加了过拟合的风险。
为了减轻这种过拟合的可能性，可以在 softmax 操作中添加一个微小的常数（通常为 1e-4 或类似的小值），即在原始的分类得分中加上一个小的偏置。这样做的目的是使得模型对于分类得分的细微差异更加敏感，从而在一定程度上抑制过拟合的发生。
因此，这种平滑化操作有助于提高模型的鲁棒性，使得模型更加能够泛化到未见过的数据，并减少在训练集上过度拟合的可能性。
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