CrossEntropyLoss（）

交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）是在分类任务中常用的一种损失函数。它是通过计算预测分类结果和真实分类结果之间的差异来衡量模型的损失程度。在具体的实现中，可以使用不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等来计算交叉熵损失函数。在TensorFlow中，可以使用tf.reduce_mean和tf.reduce_sum函数来计算交叉熵损失，而在PyTorch中可以直接使用torch.nn.functional.cross_entropy命令来计算。交叉熵损失函数的计算公式为负数的预测值与真实值的乘积的和取平均，可用于多分类问题。

交叉熵损失函数的使用原理是基于信息论中的概念。交叉熵可以用来衡量两个概率分布之间的差异。在神经网络中，交叉熵损失函数的使用前提是将网络的输出转换为概率值。这样可以将模型输出的概率分布与真实概率分布进行比较，进而计算损失。在PyTorch中的torch.nn.functional.cross_entropy命令已经整合了概率值的转换操作，因此在使用该命令时无需额外进行转换操作。

总而言之，交叉熵损失函数在分类任务中的使用是为了衡量预测结果和真实结果之间的差异，其计算方式基于信息论的概念。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）](https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99056721)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）](https://blog.csdn.net/weixin_45665708/article/details/111299919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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