# 自定义 PyTorch 交叉熵损失函数的实现
在深度学习中，交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是一个非常重要的指标，常用于分类问题。虽然 PyTorch 已经内置了此损失函数，但作为一名初学者，了解如何从头实现它是非常有帮助的。本文将带你一步步学习如何在 PyTorch 中自定义交叉熵损失函数。
## 流程概述
我们可以将实现交叉熵损失函数的过程分为以下几个步骤：
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交叉熵损失函数是用来度量两个概率分布间的差异性，有关交叉熵损失函数的原理在这篇博客中讲解得很好。而本文主要对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较和总结：tf.losses.sigmoid_cross_entropytf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logitstf.losses.softmax_cross_entropytf.nn.softma
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2024-01-30 03:27:34
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深度学习中交叉熵损失函数背景，公式推导详解首先，我们来看下交叉熵损失函数的表达式： 其中上面那个方程式是用于计算最后一层激活函数为softmax函数的交叉熵损失函数，下面这个是用于计算最后一层激活函数为sigmoid函数的交叉熵损失函数。 下面我将从为什么使用交叉熵函数、交叉熵函数数学推导、为什么对于sigmoid和softmax两个函数的交叉熵损失函数有差别这三个方面来讲讲我的理解：一、为什么使
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2023-12-10 16:34:31
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文章目录信息量熵KL散度（相对熵）torch.nn.KLDivLoss交叉熵交叉熵和MSE交叉熵和softmaxtorch.nn.CrossEntropyLossNLLLoss()NLLLoss 和 crossentropy loss 区别标签平滑pytorch实现知识蒸馏 语音识别系统中多数使用标签平滑的KL散度来计算loss，近期做了总结，系统学习了熵，交叉熵，KL散度的联系，以及标签平滑的
3.5 损失函数 损失函数：也称模型的负反馈，是数据输入到模型当中，产生的结果与真实标签的评价指标，我们的模型可以按照损失函数的目标来做出改进。3.5.1 二分类交叉熵损失函数torch.nn.BCELoss(weight = None, size_average = None, reduce = None, reduction = 'mean')功能：计算二分类任务时的交叉熵（Cross En
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2023-10-03 15:05:42
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1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：w <—— w - η* ∂C/∂w = w
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2024-08-05 11:43:10
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今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的熵。 我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。
故写下本文和大家分享。
熵这个概念应用非常广泛，我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中，反应一个系统的混乱程度。 根据热力学第二定律，一个孤立系统的熵不会减少。
比如一盒乒乓球，如果把盒子掀翻了，乒乓球散出来，它的熵
之前我在（一）中说，分类不采用平方差作为损失函数的原因是损失函数是一个非凸函数，容易陷入局部最优，不利于找到相对的全局最优解。这样的解释我感觉太宽泛。今天我换种思路理解下不采用MSE的原因：首先理解“交叉熵“：我最开始接触熵的概念是在高中化学中，一个描述化学反应体系混乱度的物理量，大学接触是在信息论中，变为了衡量信息量多少的物理量。而在深度学习损失函数中的熵，我理解的应该和信息论差不多，用来衡量信
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2024-06-17 12:29:03
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说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，我们都不陌生，脑海中会马上浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数的形式非常熟悉，多数情况下都是直接拿来使用。那么，它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？接下来我将尽可能通俗地回答上面这几个问题。（一）交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型，例如逻辑回Logistic R
## PyTorch实现交叉熵损失函数
### 一、引言
在深度学习中，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，用于衡量模型的输出与真实标签之间的差异。PyTorch是一款广泛使用的深度学习框架，本文将介绍如何使用PyTorch实现交叉熵损失函数。
### 二、流程概览
下面是实现交叉熵损失函数的整体流程：
```mermaid
gantt
t
原创
2023-11-14 13:19:12
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利用pytorch和交叉熵损失函数原理完成Iris分类器构造一 .基于对逻辑回归的数学基础从分类开始谈起 某个样本属于A类还是B类，从结果上讲就是值为0，还是值为1。但影响这个分类的是由一些因素决定的。我们从数学角度可以使用向量表示这些因素（这些因素就影响某个样本属于A类还是B类）： 其中就是表示一个样本，样本具有n个影响分类的特征。如果考虑偏置项，则可以增加一个份量1。
cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
_sentinel=None,
labels=None,
logits=No
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2024-01-17 09:13:56
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声明1，本文整体偏向小白风。
2，尽量少贴公式，就讲下原理。我觉得讲清交叉熵根本不需要一堆公式和各种术语。前言交叉熵损失常用于分类任务。
优点是误差较大时，学习速度较快。
本文以pytorch中自带的实现函数为依据，解释下交叉熵损失的计算过程。二分类任务单样本以minst数据集识别为例，就是一个典型的多分类任务。 经过网上搜索，一通复制黏贴，网络计算，最终输出维度应该是10（对应十分类，下文用ou
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2023-12-18 23:05:56
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一.交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）1. 公式与性质 交叉熵代价函数同样有两个性质：非负性：目标就是最小化代价函数克服方差代价函数更新权重过慢的问题导数中没有σ′(z)这一项，权重的更新是受σ(z)−y这一项影响，即受误差的影响。所以当误差大的时候，权重更新就快，当误差小的时候，权重的更新就慢2.交叉熵代价函数是如何产生的？ &nbs
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2024-08-06 20:25:54
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。交叉熵损失函数优点在用梯度下降法做参数更新的时候，模型学习的速度取决于两个值：一、学习率；
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2023-12-21 22:46:31
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一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离： 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分。在TensorFlow中，Softmax回归的参数被去掉了，只是一个额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分
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2023-10-18 17:44:53
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目录1. 交叉熵详解1.1 信息量1.2 熵1.3 相对熵（KL散度）1.4 交叉熵1.5 小结2. 交叉熵的应用（pytorch中） 2.1 交叉熵在分类任务中的计算过程2.2 log_softmax()函数2.3 nll_loss()函数2.4 cross_entropy()函数2.5 函数的其
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2023-09-08 12:46:10
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# 交叉熵损失函数与PyTorch
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）在分类任务中被广泛使用，尤其是在深度学习领域。它的基本思想是评估模型输出的概率分布与真实标签分布之间的差异。本文将介绍交叉熵损失函数的基本概念、PyTorch的实现，并演示如何在实际应用中利用它进行损失计算。
## 什么是交叉熵损失函数？
交叉熵用于衡量两个概率分布之间的差异。给定两个分布 \( P \
原创
2024-10-27 03:39:26
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# 交叉熵损失函数在PyTorch中的应用
## 引言
深度学习中，损失函数是模型训练中的一项重要指标，它用于衡量模型在训练数据上的预测结果与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，尤其在分类任务中广泛应用。本文将介绍交叉熵损失函数的原理，并给出在PyTorch中的代码示例。
## 交叉熵损失函数的原理
交叉熵损失函数是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。在分类任务中，
原创
2023-11-30 12:46:16
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交叉熵（cross entropy）：用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小，代表这两个分布越接近。 函数表示（这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示）： （是真实值，是预测值。） 命名说明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax函数的输入，pr ...
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2021-08-10 14:52:00
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