自注意力机制损失函数

### 自注意力机制中的损失函数

在深度学习中，自注意力机制通常用于处理序列数据并捕捉不同位置之间的依赖关系。然而，自注意力层本身并不直接定义特定的损失函数；相反，它作为模型的一部分与其他组件一起工作，最终由整个网络决定使用的损失函数。

对于基于自注意力机制的任务，常见的损失函数取决于具体的应用场景：

- **分类任务**：交叉熵损失是最常用的损失函数之一。该方法衡量预测概率分布与真实标签之间的差异[^2]。例如，在多类分类问题中，可以使用softmax激活函数配合交叉熵来训练模型。

  import numpy as np
  from sklearn.metrics import log_loss
  
  Y_valid = [[1, 0], [0, 1]]  # True labels (one-hot encoded)
  predictions_valid = [
      [0.9, 0.1],
      [0.3, 0.7]
  ]  # Predicted probabilities
  
  score = log_loss(Y_valid, predictions_valid)

- **回归任务**：均方误差（Mean Squared Error, MSE）是一个典型的选择。这种情况下，目标是使预测值尽可能接近实际数值。

- **自然语言处理(NLP)**：当涉及到文本生成或翻译等NLP任务时，除了上述提到的标准外，还可能采用困惑度(perplexity)作为一种评估指标。这反映了模型对新样本的概率估计能力。

需要注意的是，特征提取技术如词袋模型(bag-of-words)，TF-IDF，词嵌入(word embeddings)，以及依存句法分析(dependency parsing)[^3]虽然不是直接关联到损失计算上，但对于构建有效的输入表示至关重要，从而间接影响整体性能表现。