使用交叉熵损失函数式不是不能用激活函数softmax么？你的代码怎么同时用了呢？

交叉熵损失函数通常与softmax激活函数一起使用，因为softmax函数可以将输出转化为概率分布，使得交叉熵损失函数可以衡量预测值与真实值之间的差距。因此，在使用交叉熵损失函数时，通常会使用softmax激活函数。

在代码中，可以先使用softmax激活函数将输出转化为概率分布，然后再计算交叉熵损失函数。例如，对于二分类问题，可以使用sigmoid激活函数将输出转化为0或1的概率，然后再计算交叉熵损失函数。因此，代码中同时使用了softmax激活函数和交叉熵损失函数是合理的。

相关问题

采用softmax的交叉熵损失函数和交叉熵损失函数有什么区别？分别使用python显现

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一个损失函数，它是用来衡量实际输出与期望输出之间的差异的。在分类问题中，如果使用softmax作为输出层的激活函数，那么就可以使用交叉熵损失函数来计算误差。因此，采用softmax的交叉熵损失函数是指在使用softmax作为输出层激活函数时所使用的损失函数。

而交叉熵损失函数是一种广义的损失函数，它可以用于多种深度学习任务，不仅仅局限于分类任务。在分类问题中，我们通常使用softmax作为输出层的激活函数，从而使得交叉熵损失函数成为了常用的损失函数之一。但是，在其他任务中，我们可能需要使用其他的输出层激活函数，例如sigmoid、tanh等，这时候我们仍然可以使用交叉熵损失函数来计算误差。

下面是使用Python实现采用softmax的交叉熵损失函数和交叉熵损失函数的代码：

import numpy as np

# 采用softmax的交叉熵损失函数
def softmax_cross_entropy_loss(y, y_hat):
    n = y.shape
    loss = -np.sum(y * np.log(y_hat + 1e-12)) / n
    return loss

# 交叉熵损失函数
def cross_entropy_loss(y, y_hat):
    n = y.shape
    loss = -np.sum(y * np.log(y_hat + 1e-12) + (1 - y) * np.log(1 - y_hat + 1e-12)) / n
    return loss

# 测试代码
y = np.array([0, 1, 0, 0])
y_hat = np.array([0.1, 0.7, 0.1, 0.1])
print("采用softmax的交叉熵损失函数：", softmax_cross_entropy_loss(y, y_hat))
print("交叉熵损失函数：", cross_entropy_loss(y, y_hat))

其中，y表示实际输出，y_hat表示模型预测输出。采用softmax的交叉熵损失函数只需要计算实际输出和预测输出之间的差异，而交叉熵损失函数还需要考虑实际输出和预测输出都为0或1时的情况。

为什么我们使用softmax和分类交叉熵作为激活函数和损失函数？

Softmax 函数和分类交叉熵损失函数在分类任务中常被使用，原因如下：

1. Softmax 函数：Softmax 函数将输入转化为表示概率分布的输出。在分类任务中，我们希望模型的输出表示各个类别的概率，Softmax 函数可以将模型的输出转化为概率分布。Softmax 函数具有以下特点：
- 将输入值映射到 (0, 1) 的区间，且所有输出值的和为 1，符合概率的定义。
- 可以放大较大的输入值并抑制较小的输入值，使得输出更加明确、鲁棒性更强。
- 具有可微性，可以方便地用于反向传播算法进行模型参数的更新。

2. 分类交叉熵损失函数：分类交叉熵损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。在分类任务中，我们希望模型的输出概率分布与真实标签的概率分布尽可能接近。分类交叉熵损失函数具有以下特点：
- 可以衡量模型输出概率分布与真实标签的差异性，越小表示模型预测越准确。
- 在训练过程中，通过最小化分类交叉熵损失函数可以使模型的输出概率分布逼近真实标签的概率分布。
- 具有可微性，可以方便地用于反向传播算法进行模型参数的更新。

综上所述，使用 Softmax 函数作为激活函数和分类交叉熵损失函数作为损失函数可以使模型在分类任务中输出概率分布，并通过最小化损失函数来优化模型参数，使得模型能够更准确地进行分类。