本篇文章给大家谈谈交叉熵损失多分类，以及交叉熵损失计算对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
【NLP修炼系列之分类loss】二分类、多分类与多标签分类loss损失函数
输出层单元数为类别数量，使用softmax损失函数和多分类交叉熵损失。标签转换为one-hot向量，表示每个类别的独热编码。实现代码包括softmax+nll_loss或直接使用CrossEntropyLoss。多标签分类任务：视为多个二分类任务，每个标签为独立的二分类问题。使用sigmoid+BCELoss进行实现，对每个标签进行单独评分。
MultiLabelMarginLoss用于多标签分类，MultiLabelSoftMarginLoss是SoftMarginLoss的多标签版本，CosineEmbeddingLoss用于计算向量之间的余弦距离，TripletMarginLoss用于计算三元组损失，CTCLoss（连接主义时间分类）用于解决时序数据分类问题。
二分类交叉熵损失公式为：f(x)是模型预测类别为y的概率。多分类交叉熵损失函数的公式稍微复杂，涉及对每个类别的概率计算。sigmoid损失函数使用交叉熵损失而不是平方损失，因为交叉熵在误差较大时梯度较大，有助于快速收敛，而误差小时梯度较小，可得到较好的最优解。
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）交叉熵损失函数衡量预测值与真实标签之间的差距，是多分类问题中常用的一种损失函数。设K个类别，对于样本i，其真实类别标签是[公式]，模型预测的类别概率分布为[公式]，其中[公式]表示样本i属于第j类的概率。
在多标签分类中，我们可以使用Sigmoid和Softmax函数来计算损失。Sigmoid函数通常用于二分类问题，而Softmax函数则常用于多分类问题。对于多标签分类，Sigmoid函数的输出为伯努利分布，即每个类别的存在与否独立地以特定概率表示，这些概率值相加并不等于1，因为它们是独立的伯努利事件。
多分类的交叉熵和二分类的交叉熵有什么联系?
1、首先，交叉熵（CE）作为损失函数，用于二分类任务时使用sigmoid激活函数，用于多分类任务时使用softmax激活函数。它们之间相互关联，共同促进模型学习。二元交叉熵（BCE）与sigmoid函数紧密相关。sigmoid函数能将输入映射到（0，1）区间内，表示概率。
2、交叉熵与相对熵的亲密关系 在训练过程中，交叉熵与相对熵（KL散度）紧密相连。KL散度等于A的熵减去A与B的交叉熵。由于训练数据分布固定，最大化相对熵等价于最小化交叉熵，这是最大似然估计的核心策略。交叉熵与极大似然的携手 最大似然与交叉熵的目标是一致的，只是形式上不同。
3、在选择损失函数时，对于二分类任务，逻辑回归通常使用对数似然损失函数，而多分类问题则倾向于使用softmax的交叉熵损失函数。尽管两者名称看似不同，但它们本质上都是交叉熵，适应于相应任务的输出层特性。
4、在二分类情况下，尽管Softmax交叉熵损失与逻辑回归类似，但其本质在于Softmax操作的引入。这一操作将输入分数转化为概率分布，同时保留了概率的非负性和正则性。Softmax交叉熵损失函数的核心在于其导数表达式，它定义了每个类别的梯度，其中目标类别的梯度为负值，而非目标类别的梯度等于其对应的概率值。
5、交叉熵：机器学习中的精准衡量 在机器学习的殿堂，交叉熵扮演了关键的角色，它作为损失函数，衡量预测与真实分布的偏差。对于离散和连续变量，我们有相应的公式：1 交叉熵的定义与应用 在分类任务中，特别是二分类问题中，交叉熵用于评估模型预测与标签的一致性。
6、Sigmoid和Softmax的公式Sigmoid： [公式] Softmax： [公式] 分类问题类型多分类(互斥)如筛子的点数；二分类是多分类特例，如硬币正反；非互斥多分类如图像中同时包含猫、狗和猴子。 交叉熵与信息论交叉熵源于信息论，衡量预测分布与真实分布的差异，常用于机器学习中的损失函数。
分类问题为什么使用交叉熵损失函数?
综上所述，分类问题中使用交叉熵损失函数的原因在于其在计算效率、优化性能以及对分类任务的适应性方面表现出显著优势。通过交叉熵损失函数，模型能够更高效地学习和调整参数，以最小化预测结果与实际标签之间的差异。
Pytorch中常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss详解如下： 定义： CrossEntropyLoss是Pytorch中用于分类任务的一个损失函数，它结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss两个函数的功能。
使用交叉熵损失函数的原因在于，对于逻辑回归而言，它在预测错误的样本时表现得更为敏感。举例来说，当预测值远离正确值时，交叉熵损失函数的值会显著增大，尤其是预测错误使得预测值完全偏离正确值时，损失值无限大。
交叉熵是评估标签与预测结果之间差距的指标，它简化了优化过程中的计算，使得在机器学习中更常被用作损失函数，因为优化目标变为最小化交叉熵值。为什么要用交叉熵做loss函数？在线性回归问题中，使用MSE（均方误差）较好，但在分类问题中，交叉熵提供了一种更有效的方法。
多分类任务中的交叉熵损失和均方损失对比
1、综合考虑，交叉熵损失在分类任务中更为合理，因为它只关注目标类别的预测，梯度更新策略更有利于模型优化。均方损失虽然在回归任务中有效，但在分类任务中，它可能会引入不必要的复杂性和误导，因此在多分类问题中，交叉熵损失通常为首选。
2、从梯度的角度分析，交叉熵损失在分类正确时梯度较小，权重更新慢，分类错误时梯度较大，权重更新快，符合分类任务的期望。相比之下，均方损失在预测概率为0时梯度为0，权重无法更新。因此，无论从损失函数还是梯度更新的角度考虑，交叉熵损失在多分类任务中都比均方损失更合理。
3、TensorFlow入门笔记 ： 损失函数 在TensorFlow中，损失函数是训练神经网络时用于衡量模型预测输出与实际输出之间差异的关键组件。以下是关于损失函数的一些核心要点：多分类任务中的交叉熵损失：定义：在多分类任务中，交叉熵损失函数用于衡量预测概率分布与实际标签分布之间的差异。
4、在多分类中，批量样本的交叉熵损失通常求平均值，以衡量模型预测的准确度。 二分类交叉熵损失：在二分类问题中，交叉熵损失简化为对数形式，用于衡量单个样本的预测概率与真实标签之间的差异。回归损失函数： 平均绝对误差：衡量预测值与真实值之间差距的一种简单方法，对离群值不敏感。
5、描述：描述模型预测值与真实值差距，适合二分类和多分类任务。优点：能有效解决权重更新速度问题。与最大似然函数关系：交叉熵函数与最大似然函数有密切联系，通过最小化交叉熵实现对数似然函数的最大化。
分布式应变
分布式光纤温度应变监测技术基于光纤传感原理，利用光纤作为传感器来实现温度和应变的测量。光纤传感器通常采用光纤布拉格光栅（FBG）或拉曼散射技术，通过测量光纤传感元件的光信号变化来推断温度和应变的分布情况。FBG传感器是一种常用的光纤传感元件，它利用光纤中周期性的光栅反射结构来选择性地散射特定波长的光。
ROTDR技术主要用于分布式光纤测温，如电力电缆表面温度监测、事故点定位及火情消防预警等。而BOTDR、BOTDA及BOFDA技术适用于长距离的分布式应变温度测量，如岩土工程、石油管线健康监测和地质灾害监测等领域。目前，以上几种常见分布式光纤传感技术在国内外市场均有商用产品在售。
OFDR（Optical Frequency Domain Reflectometry）技术利用全光纤瑞利散射信号进行分布式应变和温度测量，具有高精度和高分辨率的特点。以OSI（Optical Sensor Interface）设备为例，本文将详细阐述OFDR技术的传感解调过程及其后处理进阶功能。
分布式光纤传感系统是一种利用光纤作为传感敏感元件和传输信号介质的传感系统，其核心在于光纤同时承担了传感和信号传输的功能。与传统的点式传感器不同，分布式光纤传感系统能够实现对沿光纤长度方向上任意位置的温度、应变等物理量的实时监测。
区别：分布式光纤指的光纤的一种使用特性。比如刀有切菜刀和水果刀。分布式光纤是一种利用光纤作为传感敏感元件和传输信号介质的传感系统。分布式光纤传感系统原理是同时利用光纤作为传感敏感元件和传输信号介质，采用先进的OTDR技术，探测出沿着光纤不同位置的温度和应变的变化，实现真正分布式的测量。
除了温度探测，分布式光纤还可以通过不同的原理探测其他信息，如应力、应变、振动等。这些探测功能的实现，得益于光纤材料在不同环境下的响应特性。普通光纤虽然具备一定的非线性特性，但这些特性相对较弱，无法达到分布式光纤那样的高精度和高灵敏度。
一篇文章读懂交叉熵损失函数
在分类问题中，交叉熵常常与softmax函数结合使用。softmax将多分类预测值归一化，保证其和为1，之后通过交叉熵计算损失，以此优化模型。接下来，通过一个图片分类问题为例，直观理解交叉熵损失函数。以Fashion-MNIST数据集为例，该数据集包含6万件衣服、鞋子等图片，常用于测试图像分类算法。
交叉熵和KL散度：交叉熵 定义：交叉熵用于衡量两种概率分布之间惊喜度的期望差异，即基于主观概率与客观概率之间的不匹配程度来评估惊喜。应用场景：在机器学习中，交叉熵常作为损失函数，因为它可以衡量模型预测与实际概率分布之间的差异。
在处理二分类或多分类问题时，交叉熵损失函数是常用的选择。这个函数以三个关键点进行介绍：首先，交叉熵是信息论中的概念，它衡量两个概率分布的差异。在机器学习中，它衡量模型预测概率分布（q(x)）与实际分布（p(x)）的差距。当模型预测准确时，交叉熵值会减小。
逻辑回归的交叉熵损失函数原理，是面试中的常见问题。交叉熵函数，作为对数损失函数，其形式为：[公式]。这里的[公式]代表真实值（0或1），[公式]代表预测值/估计值（概率范围0~1），大于0.5判定为1，小于0.5判定为0。直观理解，交叉熵函数旨在最大化样本属于其真实值的概率。
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