python定义交叉熵损失函数，python定义函数def

[损失函数]——交叉熵

交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为：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。

交叉熵损失函数也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。

损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

pytorch中BCEWithLogitsLoss&CrossEntropyLoss函数

BCEWithLogitsLoss函数：先对输出向量里的每个元素使用sigmoid函数， 然后使用BCELoss函数 具体例子如下：在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。

self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=none) # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 这里reduction用none因为在forward里返回的时候取mean。刚开始看这几行非常confused，查了很久。

BCELoss：Binary Cross Entropy Loss，二值交叉熵损失，适用于0/1二分类。计算公式 是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为gt，y_hat为预测值。

根据交叉熵的计算公式，loss的最终计算等式为： 运算结果和pytorch内置的交叉熵函数相同：结果为：除了 torch.nn.CrosEntropyLoss() 函数外还有一个计算交叉熵的函数 torch.nn.BCELoss() 。

pytorch中有计算交叉熵损失的接口，即 F.cross_entropy() ，不过该接口包含了Softmax函数、log函数、交叉熵损失函数。也就是说 F.cross_entropy() = F.softmax() + torch.log() + F.nnl_loss() 。

相同的。这是因为PyTorch框架在不同的计算设备上进行计算时，会保持相同的计算精度和算法。因此，如果在本地计算机上使用PyTorch框架进行计算，并且在服务器上使用相同的PyTorch框架进行计算，那么得到的loss值应是一致的。

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

它的交叉熵也更小。Pytorch中计算的交叉熵并不是采用 这种方式计算得到的，而是交叉熵的另外一种方式计算得到的： 它是交叉熵的另外一种方式。

交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为：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。

函数作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。

损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

根据交叉熵的计算公式，loss的最终计算等式为： 运算结果和pytorch内置的交叉熵函数相同：结果为：除了 torch.nn.CrosEntropyLoss() 函数外还有一个计算交叉熵的函数 torch.nn.BCELoss() 。

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