tf.compat.v1.math.log_sigmoid

Вычисляет log sigmoid от x поэлементно.

tf.compat.v1.math.log_sigmoid(
    x, name=None
)

В частности, y = log(1 / (1 + exp(-x))). Для обеспечения числовой устойчивости используется y = -tf.nn.softplus(-x).

Пример использования:

Если положительное число большое, то его log_sigmoid будет приближаться к 0, поскольку формула будет y = log( <large_num> / (1 + <large_num>) ), что приблизительно равно log (1), то есть 0.

x = tf.constant([0.0, 1.0, 50.0, 100.0])
tf.math.log_sigmoid(x)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32, numpy=
array([-6.9314718e-01, -3.1326169e-01, -1.9287499e-22, -0.0000000e+00],
      dtype=float32)>

Если отрицательное число большое, его log_sigmoid будет приближаться к самому числу, поскольку формула будет y = log( 1 / (1 + <large_num>) ), что равно log (1) - log ( (1 + <large_num>) ), что приблизительно равно - <large_num>, то есть самому числу.

x = tf.constant([-100.0, -50.0, -1.0, 0.0])
tf.math.log_sigmoid(x)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32, numpy=
array([-100.       ,  -50.       ,   -1.3132616,   -0.6931472],
      dtype=float32)>