交叉熵损失函数的导数python代码

交叉熵损失函数的导数可以表示为:

$$\frac{\partial L}{\partial z} = \frac{1}{m}(\hat{y} - y)$$

其中，$L$是损失函数，$z$是输出层的带权输入，$\hat{y}$是模型的预测值，$y$是真实值，$m$是样本数量。

对于Python代码，可以如下实现：

def cross_entropy_loss_derivative(y_hat, y):
    """
    计算交叉熵损失函数的导数
    :param y_hat: 模型的预测值，shape为(m, 1)
    :param y: 真实值，shape为(m, 1)
    :return: 导数，shape为(m, 1)
    """
    m = y.shape[0]
    return (1/m) * (y_hat - y)

其中，$y\_hat$和$y$都是形如$(m, 1)$的矩阵，分别表示模型的预测值和真实值。函数返回形如$(m, 1)$的矩阵，表示交叉熵损失函数的导数。

相关问题

交叉熵损失的导数是什么

### 交叉熵损失函数及其导数公式的数学推导

在深度学习中，当采用sigmoid作为激活函数时，在|Z|较大情况下其导数值较小，导致模型容易进入饱和区，从而减缓了学习速度[^1]。为了克服这一问题并简化梯度计算过程，引入了交叉熵损失函数。

对于二分类问题中的单个样本而言，假设预测概率为 \( a \)，真实标签为 \( y \in {0, 1} \)，那么对应的交叉熵损失函数定义如下：

\[ L(a,y) = -y\log(a)-(1-y)\log(1-a) \]

接着考虑权重参数 \( w \) 对于该损失的影响程度，即求解关于 \( w \) 的偏导数。由于输出层的线性组合形式通常写作 \( z=w^Tx+b \)，而经过Sigmoid变换后的结果记作 \( a=\sigma(z) \)，因此有:

\[ \frac{\partial L}{\partial w_j}=-(y/a+(1-y)/(1-a))\cdot\frac{\partial a}{\partial z}\cdot x_j=-(y/(a)+(1-y)/(1-a))\cdot a(1-a)x_j=(a-y)x_j \]

这里利用到了 Sigmoid 函数自身的性质：\( \sigma'(z)=\sigma(z)(1-\sigma(z)) \)。最终得出的结果正是所希望的形式——去除了激活函数导数部分的影响，仅保留了误差项与输入特征之间的简单乘法关系。

import numpy as np

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def cross_entropy_derivative(a, y, x):
    """
    计算交叉熵损失相对于权值w的导数
    
    参数:
        a : float or array-like of shape (n_samples,)
            预测的概率值
        y : int or array-like of shape (n_samples,)
            实际类别标签（取值范围应为{0, 1})
        x : array-like of shape (n_features,) 或者 (n_samples, n_features)
            输入数据
            
    返回:
        dL_dw : ndarray of same shape as `x`
                权重更新方向向量
    """
    error_term = a - y
    if isinstance(error_term, (int, float)):
        return error_term * x
    elif len(x.shape)==1 and len(y.shape)==1: # 单一样本情况下的处理
        return error_term.reshape((-1, 1)).dot(x.reshape((1,-1))).flatten()
    else:                                     # 批次训练的情况
        return np.dot(error_term.T, x).T

通过上述分析可以看出，使用交叉熵损失不仅能够有效缓解因激活函数带来的梯度消失现象，而且还能让反向传播过程中涉及的微分运算更加简洁高效。

交叉熵损失函数求导的代码实现

交叉熵损失函数的求导可以通过代码实现。假设我们的模型输出为y_pred，真实值为y_true，使用交叉熵损失函数计算误差。对于二分类问题，交叉熵损失函数的公式如下：

loss = -(y_true * log(y_pred) + (1 - y_true) * log(1 - y_pred))

其中log为自然对数函数。接下来，我们可以使用自动微分工具来计算损失函数对模型输出的导数，以便后续的反向传播更新参数。在Python中，可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现交叉熵损失函数的求导。以下是使用TensorFlow的代码示例：

import tensorflow as tf

# 假设y_pred和y_true是TensorFlow的张量
loss = tf.reduce_mean(
    tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred)
)

# 计算损失对y_pred的导数
grads = tf.gradients(loss, y_pred)

上述代码中，tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits函数可以同时计算交叉熵损失和sigmoid函数的导数。tf.gradients函数用于计算损失对y_pred的导数。这样，我们就得到了交叉熵损失函数对模型输出的导数，可以进一步用于反向传播更新参数。