交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()是一种常用的损失函数，通常用于多分类问题中。它结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数，可以同时完成softmax和负对数似然损失的计算。在Pytorch中，可以通过调用nn.CrossEntropyLoss()函数来实现交叉熵损失函数的计算。

具体来说，交叉熵损失函数的计算公式为：$loss(x, class) = -log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})$，其中$x$表示模型的输出，$class$表示正确的类别。交叉熵损失函数的目标是最小化预测值与真实值之间的差距，从而提高模型的准确性。

在Pytorch中，可以通过以下代码来使用nn.CrossEntropyLoss()函数：

import torch.nn as nn
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target)

其中，output表示模型的输出，target表示真实的标签。调用loss_fn(output, target)即可计算交叉熵损失函数的值。