nn.crossentropyloss

nn.CrossEntropyLoss 是 PyTorch 中的一个损失函数，通常用于分类问题。它实现了交叉熵损失函数，并在内部计算了 softmax 函数。使用这个损失函数时，需要将网络的输出和真实标签作为输入，然后它会计算出两者之间的交叉熵。这个损失函数通常与多分类任务配合使用，如图像分类等

相关问题

nn.CrossEntropyLoss

`nn.CrossEntropyLoss` 是一个用于多分类任务的损失函数，它将 softmax 函数和负对数似然损失结合在一起。在神经网络的最后一层使用 softmax 函数可以将输出转换成一个概率分布，每个类别的输出对应一个概率值。而负对数似然损失则可以度量模型预测的概率分布与真实标签的差距。

具体来说，`nn.CrossEntropyLoss` 的计算过程如下：

1. 对模型的最后一层输出进行 softmax 转换，得到一个概率分布 $p$。
2. 将真实标签 $y$ 转换成一个 one-hot 向量 $y'$。
3. 计算模型预测的概率分布 $p$ 和真实标签的 one-hot 向量 $y'$ 之间的交叉熵损失。

在训练过程中，通常将 `nn.CrossEntropyLoss` 作为模型的损失函数，通过反向传播算法求解模型参数的梯度，从而优化模型。

torch.nn.CrossEntropyLoss

torch.nn.CrossEntropyLoss 是一个用于多分类问题的损失函数，它将softmax函数和负对数似然损失结合在一起。在训练分类模型时，CrossEntropyLoss 用于计算模型输出与真实标签之间的差异。它的输入包括模型输出和真实标签，输出是一个标量值，表示模型输出与真实标签之间的差异的大小。在训练过程中，我们希望最小化这个差异，使得模型能够更好地预测标签。