本篇文章给大家谈谈期望交叉熵过滤器，以及交叉熵损失函数计算参数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享期望交叉熵过滤器的知识，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！
1、Pytorch-交叉熵
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。
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（） 。
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（） 。
函数作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。
2、解开“交叉熵”的神秘面纱
计算交叉熵，比之前的小了许多。交叉熵将模型的预测和正式分布下对应的标签进行比较。 随着预测的越来越准确，交叉熵的值越来越小 。如果预测完美，那么交叉熵变为0。所以交叉熵能够作为分类模型的损失函数。
3、[损失函数]——交叉熵
和pytorch的内置函数计算结果相同。 另外，需要注意的是， 当使用交叉熵作为损失函数的时候，标签不能为onehot形式，只能是一维的向量 ，例如，当batch size是5时，这一个batch的标签只能时[0，1，4，2，6]这样的形式。
说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式： 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。
交叉熵损失函数公式：假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p（x）=Pr（X=x），x∈X。
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。
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