交叉熵损失函数的从0实现

交叉熵损失函数的从0实现是指自己使用基本的数学运算和编程语言来实现这个损失函数，而不依赖于任何深度学习框架提供的函数。下面是一个简单的示例代码，展示了如何从零开始实现交叉熵损失函数：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    epsilon = 1e-12  # 避免对数运算中出现无穷大
    m = y_pred.shape  # 样本数量

    # 将预测值和真实值转换为概率分布
    y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)  # 避免取对数时出现无穷大
    y_true = np.eye(y_pred.shape  # 将真实值转换为one-hot形式

    # 计算交叉熵损失
    loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred)) / m

    return loss

这个函数接受两个参数，`y_pred`是模型的预测结果，`y_true`是真实的标签。首先，我们通过`np.clip`函数将预测值限制在一个较小的范围内，避免取对数时出现无穷大。然后，使用`np.eye`函数将真实值转换为one-hot形式。最后，通过求和和取平均的方式计算交叉熵损失。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要考虑更多的细节和技巧，例如处理不平衡类别、添加正则化项等。同时，如果使用深度学习框架，通常会有提供交叉熵损失函数的高效实现，推荐使用框架提供的函数来实现交叉熵损失函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch中标准交叉熵误差损失函数的实现（one-hot形式和标签形式）](https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/87427071)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [交叉熵损失函数-使用 Tensorflow 库在 Python 中实现交叉熵损失函数的示例](https://download.csdn.net/download/m0_64919777/87401829)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [python 函数的使用-python基础，python函数的使用说明，有python2的参考代码](https://download.csdn.net/download/li171049/88221777)[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: 33.333333333333336%"]
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