什么是 PyTorch 示例中的交叉熵损失

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，它提供了丰富的工具和方法来帮助您构建深度学习模型。在 PyTorch 示例中，交叉熵损失是一个常见的损失函数，用于在分类模型中衡量模型预测的准确性。

交叉熵损失的定义

交叉熵损失是一种常见的分类损失函数，用于比较模型的预测结果和真实标签之间的差异。在二元分类的情况下，交叉熵损失可以写成以下形式：

$$ \text{loss} = -y\log(p) - (1-y)\log(1-p) $$

其中，$y$ 是真正的标签，$p$ 是模型预测的概率。在多分类问题中，交叉熵损失可以写成以下形式：

$$ \text{loss} = -\sum_{i=1}^{n} y_i\log(p_i) $$

其中，$y_i$ 是第 $i$ 类的真正标签，$p_i$ 是模型预测属于第 $i$ 类的概率。

在 PyTorch 中，交叉熵损失可以通过以下代码来计算：

import torch.nn as nn

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, labels)

其中，outputs 是模型的预测输出，labels 是真实标签。

总结

交叉熵损失是一种常见的损失函数，用于比较模型的预测结果和真实标签之间的差异。在 PyTorch 中，交叉熵损失可以通过 nn.CrossEntropyLoss() 来计算。