CrossEntropy Loss

### 关于 PyTorch 中 CrossEntropyLoss 的实现与应用 在机器学习领域，`CrossEntropyLoss` 是一种常用的损失函数，尤其适用于分类任务。它结合了 `LogSoftmax` 和 `Negative Log Likelihood (NLL)` 损失[^3]。以下是关于其具体实现和使用的详细介绍： #### 1. **PyTorch 中 CrossEntropyLoss 的定义** `torch.nn.CrossEntropyLoss` 是 PyTorch 提供的一个类，用于计算输入张量和目标之间的交叉熵损失。该方法内部实现了 softmax 函数以及负对数似然损失的组合操作。 ```python import torch import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss() ``` 上述代码片段展示了如何实例化一个 `CrossEntropyLoss` 对象。需要注意的是，此函数期望未经缩放的原始分数（logits），而不是经过 softmax 处理后的概率分布[^4]。 --- #### 2. **典型应用场景** 假设我们正在处理一个多类别分类问题，其中模型输出是一个大小为 `[batch_size, num_classes]` 的 logits 张量，而标签则是一个形状为 `[batch_size]` 的整型张量，表示每一批次样本的真实类别索引。 ```python # 假设 batch size 为 3，num classes 为 5 outputs = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) # 随机初始化 logits labels = torch.tensor([1, 0, 4]) # 真实标签 loss = criterion(outputs, labels) print(f'Computed Loss: {loss.item()}') ``` 在此示例中，`nn.CrossEntropyLoss` 自动执行以下两步： - 应用 Softmax 转换到 `outputs` 上； - 计算并返回 NLL 损失值。 因此，在使用 `CrossEntropyLoss` 时无需手动调用 `softmax()` 方法[^5]。 --- #### 3. **自定义权重调整** 如果数据集中某些类别的样本数量较少，则可以通过设置参数 `weight` 来平衡不同类别的贡献度。 ```python weights = torch.tensor([1.0, 2.0, 1.0, 1.5, 0.5]) weighted_criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=weights) loss_with_weights = weighted_criterion(outputs, labels) print(f'Weighted Loss: {loss_with_weights.item()}') ``` 通过这种方式可以缓解因类别不平衡而导致的训练偏差问题[^6]。 --- #### 4. **忽略特定索引** 当存在未标注的数据或者希望跳过某些预测结果时，可利用 `ignore_index` 参数指定这些特殊位置不会参与最终的误差累积过程。 ```python ignored_criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-100) modified_labels = torch.tensor([1, -100, 4]) # 将第二个样例标记为忽略项 (-100) loss_ignoring_some = ignored_criterion(outputs, modified_labels) print(f'Ignored Index Loss: {loss_ignoring_some.item()}') ``` 这里 `-100` 表明对应条目应被排除在外[^7]。 --- #### 5. **与其他框架对比** 相较于 TensorFlow，虽然两者都支持类似的交叉熵功能，但在灵活性方面各有千秋。例如，PyTorch 更适合快速原型开发研究项目；而对于大规模分布式部署场景来说，TensorFlow 可能更具优势[^8]。 --- ### 总结 综上所述，`CrossEntropyLoss` 不仅简化了多分类任务中的复杂流程，还提供了丰富的配置选项来满足实际需求下的各种特殊情况处理要求。