Hàm torch.argmax() được dùng để suy ra nhãn dự đoán từ đầu ra logits của mô hình như thế nào?

Mở đầu

Trong các bài toán phân loại, đặc biệt khi mới tiếp cận Machine Learning hoặc Deep Learning, nhiều người thắc mắc vì sao mô hình trả về một vector số gọi là logits, và làm sao từ đó chuyển thành nhãn dự đoán. Đây là điểm quan trọng khi triển khai mô hình vào thực tế, vì mô hình không tự trả về nhãn giống như trong tài liệu hướng dẫn cơ bản.

Giải thích dễ hiểu: torch.argmax() làm gì? 🧠

Logits là tập các giá trị mà mô hình tạo ra trước khi đưa qua hàm softmax. Mỗi phần tử trong logits đại diện cho “điểm số” thô của từng lớp.

Hàm $torch.argmax()$ chọn vị trí có giá trị lớn nhất trong vector này. Vị trí đó tương ứng với lớp mà mô hình cho rằng phù hợp nhất.

Có thể hình dung như việc so sánh nhiều điểm số và chọn điểm cao nhất. Không cần tính softmax, vì thứ tự lớn–nhỏ của logits không thay đổi sau khi chuẩn hóa.

Ví dụ thực tế

Giả sử mô hình phân loại ảnh mèo – chó – chim. Đầu ra logits có dạng:

Mèo: 1.2
Chó: 0.3
Chim: -0.5

Giá trị lớn nhất là 1.2 → vị trí tương ứng lớp mèo → nhãn dự đoán là mèo. Trong quá trình triển khai thực tế, nhiều hệ thống chỉ cần logits và $argmax$ , không cần softmax, giúp giảm tính toán.

Góc nhìn dự án AI/ML

Khi làm dự án, việc dùng $torch.argmax()$ thường xuất hiện ở bước inference (suy luận) để:

Chuyển đầu ra mô hình sang nhãn có thể sử dụng.
Tối ưu tốc độ, đặc biệt khi chạy trên batch lớn hoặc môi trường hạn chế tài nguyên.
Hạn chế sai số tích lũy từ việc tính softmax không cần thiết.

Ở các hệ thống có nhiều label, việc chọn chỉ số lớn nhất giúp pipeline đơn giản và dễ kiểm soát hơn.

Liên hệ kiến thức nền

Khái niệm logits và cách suy ra nhãn thường được tiếp cận trong nhóm kiến thức Machine Learning cơ bản (Module 4), sau đó được củng cố khi làm việc với mạng Deep Learning (Module 7–8) và các ứng dụng như Computer Vision hay NLP (Module 9–10). Những kiến thức này kết nối chặt với cách mô hình hoạt động trong bài toán classification.

Lời khuyên cho người mới bắt đầu

Bạn có thể thử quan sát nhiều bộ logits khác nhau và tự suy luận nhãn bằng cách chọn giá trị lớn nhất. Điều này giúp hiểu rõ quy trình mô hình đưa ra quyết định. Bạn có thể bắt đầu bằng các bài toán nhỏ để hiểu rõ hơn về khái niệm này.

Hỏi đáp nhanh

Hàm torch.argmax() có cần softmax trước không?
→ Không cần.
Logits càng lớn thì khả năng dự đoán càng cao phải không?
→ Đúng theo nguyên tắc so sánh trong cùng vector logits.
torch.argmax() có dùng trong cả training và inference không?
→ Chủ yếu dùng ở bước inference.
argmax có dùng được cho bài toán nhiều lớp không?
→ Có.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.