CrossEntropyLoss和LogSoftmax

CrossEntropyLoss和LogSoftmax是深度学习中常用的两种损失函数。

CrossEntropyLoss（交叉熵损失函数）是一种常用的分类损失函数，通常用于多分类问题中。该损失函数将模型输出的概率分布与实际标签的概率分布进行比较，并计算它们之间的异同程度，从而衡量模型的准确性。具体来说，CrossEntropyLoss用于衡量两个概率分布之间的交叉熵，其数学表达式为：

$$
Loss_{CE}(y,\hat{y}) = -\sum_{i=1}^n y_i log(\hat{y}_i)
$$

其中，$y$是实际标签的概率分布，$\hat{y}$是模型输出的概率分布，$n$是类别数。

LogSoftmax是一种常用的激活函数，通常用于多分类问题中。该函数可以将模型输出的数值转化为概率分布，从而方便计算交叉熵损失。具体来说，LogSoftmax将模型输出的数值进行指数函数运算和对数函数运算，得到一个概率分布，并保证其各个元素的和为1。其数学表达式为：

$$
LogSoftmax(x_i) = log\frac{exp(x_i)}{\sum_{j=1}^n exp(x_j)}
$$

其中，$x_i$是模型输出的第$i$个数值，$n$是类别数。

在实际应用中，通常将LogSoftmax函数和CrossEntropyLoss损失函数结合使用，从而构建一个多分类模型。具体来说，先通过LogSoftmax函数将模型输出的数值转化为概率分布，再通过CrossEntropyLoss损失函数计算模型的损失。这样可以有效地优化模型，在多分类问题中取得较好的表现。

相关问题

CrossEntropyLoss(softmax=False)报错没有softmax这个参数

在PyTorch中，`CrossEntropyLoss`的默认行为是进行softmax操作，因此不需要设置`softmax`参数。如果你想要禁用softmax操作，则可以将`softmax`参数设置为`False`。但是，这个参数只在TensorFlow中的`categorical_crossentropy`函数中存在。在PyTorch中，如果你想自定义损失函数的话，可以使用`nn.NLLLoss`和`nn.LogSoftmax`来手动实现CrossEntropyLoss。

怎么去掉CrossEntropyLoss()中softmax的部分

如果您想在PyTorch中使用CrossEntropyLoss()但不想在损失函数中使用softmax，可以使用nn.CrossEntropyLoss()代替nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()的组合。nn.CrossEntropyLoss()将对输入进行softmax并计算交叉熵损失。

如果您想更改默认行为并禁用softmax，可以将参数"nn.CrossEntropyLoss()"中的"softmax"设置为False。例如：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(softmax=False)

这将禁用softmax并在损失计算中直接使用未归一化的输出值。