详细介绍一下pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

CrossEntropyLoss()函数是PyTorch中的一个损失函数，用于多分类问题。它将softmax函数和负对数似然损失结合在一起，计算预测值和真实值之间的差异。具体来说，它将预测值和真实值都转化为概率分布，然后计算它们之间的交叉熵。这个函数的输出是一个标量，表示模型的预测与真实标签之间的差异。在训练神经网络时，我们通常使用CrossEntropyLoss()作为损失函数，以便优化模型的参数。

相关问题

pytorch中CrossEntropyLoss函数的计算公

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。