crossEntropyLoss

交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，通常用于多分类问题中。它的计算方式是将模型预测的概率分布与真实标签的概率分布进行比较，然后计算它们之间的交叉熵。在PyTorch中，可以使用nn.CrossEntropyLoss()函数来计算交叉熵损失。该函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数，可以直接对模型的输出进行处理，无需手动进行softmax操作。同时，该函数也支持权重和忽略某些类别等高级功能。

相关问题

Cross Entropy Loss

Cross Entropy Loss is a commonly used loss function in machine learning, especially in classification tasks. It measures the dissimilarity between the predicted probability distribution and the actual probability distribution of the target class. The formula for calculating cross entropy loss is often defined as follows:

L(y, ŷ) = -Σ(yi * log(ŷi))

where y is the true probability distribution and ŷ is the predicted probability distribution. This loss function penalizes the model more heavily for making larger errors in predicting the true class probabilities.

CrossEntropyLoss

CrossEntropyLoss是用于多分类问题的常见损失函数，也称为交叉熵损失。它衡量了模型输出的概率分布与真实标签的差异，越接近则损失越小。具体地，在训练过程中，对于每个样本，我们将其真实标签表示为一个one-hot向量，模型的输出为一个概率分布向量。然后将这两个向量的交叉熵作为损失函数。数学上的表达式为：

$$\text{CrossEntropyLoss}=-\sum_{i=1}^{C} y_{i}\log(p_{i})$$

其中，$C$表示类别数，$y$表示one-hot标签向量，$p$表示模型输出的概率分布向量。交叉熵损失在深度学习中被广泛应用，特别是在分类问题中。