torch库交叉熵损失函数

Torch是一个开源的机器学习库，它提供了许多常用的损失函数。其中交叉熵损失函数是深度学习中广泛使用的一种损失函数。它是在分类问题中使用的一种标准损失函数，用于计算两个概率分布之间的距离。

在使用交叉熵损失函数时，我们需要将模型预测的概率分布与实际标签的概率分布进行比较。交叉熵损失函数会计算这两个分布之间的距离，然后用这个距离来更新模型的参数。具体而言，交叉熵损失函数可以表示为：

L = -1/N * Σ(y * log(y_hat) + (1-y) * log(1-y_hat))

其中，y是实际标签，y_hat是模型预测的标签，N是样本数量。交叉熵损失函数越小，模型预测的概率分布就越接近实际标签的概率分布。