交叉熵损失函数pytorch

交叉熵损失函数是pytorch中的一个常用函数，用于衡量分类任务中模型预测结果与真实标签之间的差异。在pytorch中，交叉熵损失函数的定义为nn.CrossEntropyLoss()。

该函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数的功能。其中，nn.LogSoftmax()用于对模型的输出进行log softmax操作，将其转化为概率分布；nn.NLLLoss()则用于计算负对数似然损失。因此，nn.CrossEntropyLoss()可以直接接收模型的输出和真实标签作为输入，并自动进行相应的处理，避免了手动进行softmax和计算负对数似然损失的麻烦。

在使用nn.CrossEntropyLoss()时，可以通过参数进行进一步的定制，比如设置权重、忽略特定的类别等。具体参数包括weight、size_average、ignore_index、reduce和reduction等。可以根据实际需要进行调整。

总结而言，交叉熵损失函数在pytorch中是一个方便且常用的函数，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异，并可通过参数进行进一步的定制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解](https://blog.csdn.net/weixin_44211968/article/details/123906631)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]