python中交叉熵损失函数

在Python中，交叉熵损失函数是通过PyTorch库中的nn.CrossEntropyLoss()函数来实现的。这个函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数的功能。交叉熵损失函数的作用是衡量预测结果与真实值之间的差异，当预测结果越接近真实值时，损失函数的值越接近于0。具体地说，交叉熵损失函数的计算公式为-log(ex\[class\] / ∑j(ex\[j\]))，其中ex\[class\]表示预测结果中对应类别的指数值，∑j(ex\[j\])表示所有类别的指数值之和。这个损失函数的最小值为0，当预测结果越接近真实值时，损失函数的值越接近0。因此，通过使用交叉熵损失函数，可以最小化预测结果与真实值之间的差异，从而提高模型的准确性。
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- *1* *3* [【pytorch】交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()](https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/125271074)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解（转载）](https://blog.csdn.net/alafqq/article/details/128949790)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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