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今天给各位分享加权二元交叉熵损失函数的知识，其中也会对交叉熵损失函数计算参数进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

[pytorch]交叉熵损失函数

1、PyTorch中的交叉熵损失函数主要用于多类别分类任务，而二元交叉熵损失函数则适用于多标签分类任务。以下是关于这两种损失函数的详细解释：交叉熵损失函数： 适用场景：多类别分类。即每个样本只能属于一个类别。

2、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。

1、常见的损失函数总结如下01损失函数描述预测值与目标值不相等得1，否则为0特点直观反映分类错误数量，但非凸性限制其应用感知机采用此损失绝对值损失函数描述计算预测值与目标值差的绝对值适用场景适用于多种问题log对数损失函数描述在多分类任务中表现优秀，能良好表征概率分布。

2、常见的损失函数包括以下几类1 分类损失函数 Hinge损失常用于支持向量机，对错误分类或分类置信度不足的样本敏感 指数损失在AdaBoost算法中使用，对错误分类的样本特别敏感 交叉熵损失深度学习中最常用的分类损失函数，用于衡量模型预测概率与真实标签的差异，包括二分类交叉熵损失和多分类交叉熵。

Y = 1，0， X = 03， 07， 02，08计算交叉熵，我们看到Loss = 121*log07 + 1*log02同样，在多分类中，如X = 01，02，07， 02，05，03， Y = 2，1Loss = 12log07 + log05这里的M代表类别，i是样本。

nnCrossEntropyLoss函数的核心参数包括无权重大小平均忽略索引可选择的减少和还原模式，以及标签平滑在计算交叉熵损失时，函数会考虑输入的logits模型的原始输出分数与目标的真实标签具体公式为假设每个样本有n个类别，第i个样本的真实类别标签为yi，模型输出的logits为logits，其中logits。

2 从梯度角度以sigmoid激活函数为例，使用均方误差作为损失函数时，对参数的偏导受到激活函数导数的影响，导致梯度不稳定而交叉熵损失函数对参数的偏导则不受激活函数导数影响，保证了梯度的稳定3 从含义角度交叉熵注重真实概率分布与预测概率分布的差异，分类问题的目标是使模型输出接近训练数据分。

1、以最大程度地减少交叉熵损失权重的调整过程就是模型训练过程 所使用的Softmax函数是连续可导函数，这使得可以计算出损失函；交叉熵损失函数 Crossentropy loss function交叉熵损失函数的 这一项，权重的更新受 影响，受到误差的影响，所以当误差大的。

2、络的学习方式交叉熵损失函数使用交叉熵损失来分类MNIST数字集 它告诉我们权重的学习速率可以被控制，也就是被输出结果的误差；损失函数对权重的求导过程从上面阐释的步骤可以看出，神经网络 交叉熵损失函数交叉熵损失函数中w的范围是0和1之间当w接近1；于是引入了交叉熵损失函数这时再看权重更新公式，此时对于输出层，权重更新公式为可以看到梯度下降已经不与sigmoid的导数相。

交叉熵损失通常与sigmoid或softmax函数结合使用神经网络输出的logits经过sigmoid或softmax转换后，得到每个类别的概率分布这些概率分布与真实类别的一维onehot向量相结合，通过计算得出最终的损失值优势交叉熵损失函数是凸函数，这确保了全局最优解的搜索它具有高效的学习能力，能够快速调整模型权重。

1、3 从含义角度交叉熵注重真实概率分布与预测概率分布的差异，分类问题的目标是使模型输出接近训练数据分布这与均方误差代表的欧氏距离无关，因此交叉熵更适用于分类问题交叉熵损失函数虽有其优势，但也有不足优点在于，它在更新权重时，权重的梯度与激活函数的梯度无关，预测值与实际值差距越大。

2、sigmoid函数与均方差损失函数在优化权重和偏置时存在缺陷，即在输出接近0和1时，梯度接近于0，导致学习速度变慢为解决这一问题，交叉熵损失函数被广泛用于分类问题，其梯度与误差值正相关，误差越大，学习速度越快接下来，我们通过sigmoid和softmax函数的分析，探讨交叉熵损失函数在权重和偏置梯度推导中。

1、定义交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种工具，常被用作损失函数来源交叉熵源于编码理论中的最佳编码成本概念，通过衡量使用一个分布的代码发送消息到另一个分布时的平均长度来定义本质与意义本质交叉熵反映了使用一个分布的代码来表示另一个分布的信息时所需的最小平均码字长度，即信息。

2、交叉熵损失函数的意义和作用如下交叉熵Cross Entropy是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度perplexity来衡量交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码复杂度的意义是。

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【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。

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常用的损失函数

1、Zero-one Loss：原始损失函数，预测值与目标值不相等为1，相等为0。适用于分类问题，但由于非凸性和不连续性，不适于深度学习。 Hinge Loss：用于支持向量机，定义在预测正确时为0，错误时为1-f(x)。在间隔最大化问题中求解。

2、均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。