在分类问题中常用到交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss,有时候还能看到NLLLoss损失,两个损失是有关联的。
1、首先,随机生成一个3 * 3的 tensor,假设该张量 test_n 是我们的神经网络的输出,一行相当于一个样本的预测结果,如下:

2、使用Softmax处理生成的tensor,这里要对每行元素进行操作,dim=1是对每行的元素进行操作(也就是沿着列增加的方向),dim=0是对每列的元素进行操作(也就是沿着行增加的方向),

3、接着对处理得到的tensor求对数,Softmax处理后的数值都在0~1之间,所以取 ln对数之后值域(-∞,0)
假设我们的目标是 target = torch.tensor([2, 0, 1]),我们希望 target的 label 所对应的概率越大越好(在对数图像中越接近X轴的1),
那么对数值的绝对值就要越小(在对数图像中越接近Y轴的0),2是第一行中要取数值的索引,0是第二行要取数值的索引,1是第三行要取数值的索引,

对取出来的数值取绝对值后,再求平均值,该平均值就是要优化的损失,越小越好。

使用NLLLoss来验证下,和上述解释相符,

而CrossEntropyLoss损失函数是Softmax + Log + NLLLoss这些操作合并起来的。直接将神经网络的输出test_n和target作为输入进行计算。

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