REBT 分类任务中，loss（损失值）和 logits（原始预测分数）是什么

在分类任务中，loss（损失值）和 logits（原始预测分数）的含义及计算逻辑可以通过具体示例清晰解释。以下结合你提供的数值（loss=0.7478，logits=[-0.1955, -0.3021]）进行说明

一、logits 的本质：未归一化的原始预测分数

logits 是模型最后一层输出的原始数值，未经过任何激活函数处理，其物理意义是模型对各个类别的“偏好程度”。数值越大，模型越倾向于该类别。

示例分析：

假设这是一个二分类任务（如情感分类：