python实现交叉熵损失函数

交叉熵损失函数是用于分类问题的一种常见损失函数，可以用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差距。在Python中，可以使用以下代码实现交叉熵损失函数：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    # 将预测结果和真实标签转换为概率分布
    y_pred = np.exp(y_pred) / np.sum(np.exp(y_pred), axis=-1, keepdims=True)
    y_true = np.eye(y_pred.shape[-1])[y_true]
    # 计算交叉熵损失
    loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred), axis=-1)
    return loss.mean()

其中，y_pred是模型的预测结果，y_true是真实标签。这段代码首先将预测结果和真实标签转换为概率分布，然后计算交叉熵损失。

相关问题

python中交叉熵损失函数

在Python中，交叉熵损失函数是通过PyTorch库中的nn.CrossEntropyLoss()函数来实现的。这个函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数的功能。交叉熵损失函数的作用是衡量预测结果与真实值之间的差异，当预测结果越接近真实值时，损失函数的值越接近于0。具体地说，交叉熵损失函数的计算公式为-log(ex\[class\] / ∑j(ex\[j\]))，其中ex\[class\]表示预测结果中对应类别的指数值，∑j(ex\[j\])表示所有类别的指数值之和。这个损失函数的最小值为0，当预测结果越接近真实值时，损失函数的值越接近0。因此，通过使用交叉熵损失函数，可以最小化预测结果与真实值之间的差异，从而提高模型的准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【pytorch】交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()](https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/125271074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解（转载）](https://blog.csdn.net/alafqq/article/details/128949790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python编写交叉熵损失函数代码

以下是 Python 编写交叉熵损失函数的代码：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    """
    计算交叉熵损失函数
    :param y_true: 真实标签，形状为 (样本数, 类别数)
    :param y_pred: 预测标签，形状为 (样本数, 类别数)
    :return: 交叉熵损失函数值
    """
    # 防止出现 log(0) 的情况，加上一个极小值
    epsilon = 1e-7
    # 计算交叉熵损失函数
    loss = -np.mean(y_true * np.log(y_pred + epsilon))
    return loss

希望能对你有所帮助！