pytorch中CrossEntropyLoss函数的计算公式

CrossEntropyLoss函数的计算公式如下：

$$ \operatorname{CELoss}(p,q)=-\sum_{i} p_i \log(q_i) $$

其中，$p$表示真实标签的概率分布，$q$表示模型输出的概率分布。这个损失函数通常用于多分类任务中，它是一个负对数似然损失，可以用来评估模型对于真实标签的预测能力，其值越小表示模型预测越准确。

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式是什么？

CrossEntropyLoss函数的计算公式如下所示：

$loss(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) = -x[class] + \log\left(\sum_j \exp(x[j])\right)$

其中，$x$ 是一个含有 $C$ 个元素的向量，每个元素代表一个类别的得分，$class$ 是真实的类别（在 0 到 $C-1$ 的范围内），$\log$ 表示自然对数。该公式可以用于多分类问题，其中 $C$ 代表类别数量。

pytorch nn.crossentropyloss()

pytorch nn.crossentropyloss() 是一个在神经网络中常用的交叉熵损失函数。它是用来计算分类问题中的损失值的。其计算公式为：L=-ylog(p)-(1-y)log(1-p)，其中y是真实标签值，p是预测标签的概率。nn.crossentropyloss() 可以根据真实标签和预测标签计算损失值，并根据这个损失值进行反向传播，用于更新神经网络的参数。