python求得交叉熵损失值代码

以下是 Python 中求交叉熵损失值的代码：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
"""
计算交叉熵损失值
:param y_pred: 预测值，形状为 (batch_size, num_classes)
:param y_true: 真实值，形状为 (batch_size, num_classes)
:return: 交叉熵损失值
"""
# 防止出现 log(0) 的情况，加上一个极小值
eps = 1e-15
# 计算交叉熵损失值
loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred + eps))
# 返回平均损失值
return loss / y_pred.shape[0]

相关问题

④根据上图来解释RNN的计算过程。 ⑤模型中需要学习的参数在哪⼉？有⼏组？请在上图中画出。 ⑥中间某时刻的输出h应当如何求得？ ⑦对于当前的问题，损失应当如何求得？ ⑧这样基于时间的反向传播如何进⾏？ ⑨为什么说这样的⽹络能够传递时间序列信息？ ⑩参考"N-1"结构，设计RNN⽹络实现MNIST的识别。

④ RNN的计算过程如下：

输入序列 $x = (x_1, x_2, ..., x_T)$，每个输入 $x_t$ 都会和上一个时刻的隐藏状态 $h_{t-1}$ 进行计算，得到当前时刻的隐藏状态 $h_t$。具体地，计算过程如下：

$$h_t = \sigma(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t)$$

其中，$W_{hh}$ 和 $W_{xh}$ 是需要学习的权重矩阵，$\sigma$ 是激活函数（通常使用 tanh 或者 ReLU），$h_t$ 是当前时刻的隐藏状态。

然后，可以将当前时刻的隐藏状态 $h_t$ 作为输出 $y_t$，也可以将其传递给下一个时刻继续计算。

$$y_t = W_{hy}h_t$$

⑤ 模型中需要学习的参数如下：

1. $W_{hh}$: 隐藏状态的权重矩阵，大小为 (hidden_size, hidden_size)。

2. $W_{xh}$: 输入的权重矩阵，大小为 (hidden_size, input_size)。

3. $W_{hy}$: 输出的权重矩阵，大小为 (output_size, hidden_size)。

4. $h_0$: 初始的隐藏状态，大小为 (hidden_size,)。

其中，hidden_size、input_size 和 output_size 分别表示隐藏状态、输入和输出的维度。

⑥ 中间某时刻的输出 $h_t$ 可以通过前向计算得到，具体地：

$$h_t = \sigma(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t)$$

其中，$h_{t-1}$ 表示上一个时刻的隐藏状态，$x_t$ 表示当前时刻的输入。

⑦ 对于当前的问题（假设是分类问题），可以使用交叉熵损失函数来衡量模型的错误率。具体地，假设有 $C$ 个类别，$y_t$ 表示模型在第 $t$ 个时刻的输出概率向量，$p_t^{(i)}$ 表示模型预测第 $t$ 个时刻的输入属于第 $i$ 个类别的概率，$y_t^{(i)}$ 表示第 $i$ 个类别在 $y_t$ 中的概率，那么损失函数可以定义为：

$$L = -\sum_{t=1}^T\sum_{i=1}^C y_t^{(i)}\log p_t^{(i)}$$

其中，$\log$ 表示自然对数。

⑧ 基于时间的反向传播可以通过反向计算每个时刻的梯度来实现。具体地，假设在第 $t$ 个时刻的损失函数为 $L_t$，那么可以通过以下公式计算 $L_t$ 对各个参数的梯度：

$$\frac{\partial L_t}{\partial W_{hh}} = \frac{\partial L_t}{\partial h_t} \cdot \frac{\partial h_t}{\partial W_{hh}} + \frac{\partial L_{t+1}}{\partial h_t} \cdot \frac{\partial h_{t+1}}{\partial h_t} \cdot \frac{\partial h_t}{\partial W_{hh}} + \frac{\partial L_{t+2}}{\partial h_t} \cdot \frac{\partial h_{t+2}}{\partial h_{t+1}} \cdot \frac{\partial h_{t+1}}{\partial h_t} \cdot \frac{\partial h_t}{\partial W_{hh}} + ...$$

其中，$\frac{\partial L_t}{\partial h_t}$ 表示损失函数对当前时刻的隐藏状态的梯度，可以通过反向传播算法计算得到。$\frac{\partial h_t}{\partial W_{hh}}$ 表示当前时刻隐藏状态对权重矩阵的梯度，可以通过前向计算和反向传播计算得到。

⑨ RNN 网络能够传递时间序列信息，是因为它在每个时刻都会接收到上一个时刻的隐藏状态作为输入，从而可以将前面时刻的信息传递到后面的时刻。因此，RNN 网络可以对时间序列数据进行建模，例如语音识别、自然语言处理、股票预测等问题。

⑩ 对于 "N-1" 结构的 MNIST 识别问题，可以使用 RNN 来实现。具体地，可以将每行像素看做一个时间步长，将每个像素点的值作为输入，将每个时间步长的输出合并到一起，最后使用 softmax 函数进行分类。具体的实现可以参考以下代码（仅为示例，实际效果可能不是很好）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 定义RNN模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, seq_len, input_size)
        # h0: (1, batch_size, hidden_size)
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)
        # out: (batch_size, seq_len, hidden_size)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        # out: (batch_size, hidden_size)
        out = out[:, -1, :]
        # out: (batch_size, output_size)
        out = self.fc(out)
        return out

# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义模型和优化器
model = RNN(input_size=28, hidden_size=64, output_size=10)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # images: (batch_size, 1, 28, 28)
        # labels: (batch_size,)
        images = images.squeeze(1)  # (batch_size, 28, 28)
        outputs = model(images)  # (batch_size, 10)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 10, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.squeeze(1)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * correct / total))