LogSigmoidGrad
【免费下载链接】ops-nn本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-nn
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| Ascend 950PR/Ascend 950DT | √ |
| Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | × |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |
功能说明
算子功能：LogSigmoid的反向传播，根据上一层传播的梯度与LogSigmoid正向输入计算其梯度输入。
计算公式：
$$ \sigma(x) = LogSigmoid(x) = \log(\frac{1}{1+e^{-x}}) $$
$$ gradInput = gradOutput * \sigma^\prime(x) = gradOutput * \frac{1}{1+e^{x}} $$
其中$x$为LogSigmoid函数的正向输入，$\sigma(x)$为LogSigmoid函数，$\sigma^\prime(x)$为LogSigmoid函数的导数。
参数说明：
参数名 输入/输出/属性 描述 数据类型 数据格式 grads 输入 表示LogSigmoid激活函数正向输出的梯度，公式中的gradOutput。 FLOAT16、BFLOAT16 ND features 输入 待进行反向计算的入参，公式中的x。 FLOAT16、BFLOAT16 ND backprops 输出 出参，公式中的gradInput。 FLOAT16、BFLOAT16 ND
约束说明
- 输入输出数据类型保持一致。
调用示例
| 调用方式 | 样例代码 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn接口 | test_aclnn_logsigmoid_grad.cpp | 通过aclnnLogSigmoidBackward接口方式调用LogSigmoidGrad算子。 |
【免费下载链接】ops-nn本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-nn
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
