交叉熵损失函数和softmax损失函数是一样的吗
时间: 2024-07-19 12:01:11 浏览: 258
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）和Softmax损失函数通常是在深度学习中的分类任务中一起使用的，它们之间有一定的关联但并不完全相同。Softmax是一种激活函数，它将输入映射到0到1之间的概率分布，每个神经元的输出表示其属于某个类别的概率。
交叉熵损失函数则是一个评价模型预测概率分布与真实标签之间差异的指标。当我们使用Softmax作为最后一层，并计算预测值与实际标签之间的交叉熵时，实际上就是在计算Softmax损失。简而言之，Softmax激活后的输出直接用于计算交叉熵，而不仅仅是激活函数本身。
总结来说， Softmax损失函数是基于交叉熵的，但它是从优化的角度出发的，而交叉熵则是衡量误差的度量。
相关问题
交叉熵损失函数和softmax
### 交叉熵损失函数与Softmax的关系及用法
#### 背景知识
在深度学习中，分类任务通常涉及将输入映射到一组离散类别中的某一个。为此，模型的最后一层通常会使用 **Softmax 函数** 将原始输出转化为概率分布形式[^3]。随后，为了衡量预测的概率分布与真实标签之间的差异，常采用 **交叉熵损失函数**。
#### Softmax 的作用
Softmax 是一种激活函数，其核心功能是将任意实数向量转换成一个合法的概率分布向量。具体而言，对于给定的未归一化的分数 \( z_k \)，Softmax 计算方式如下：
\[
y_t, k = \frac{e^{z_{t,k}}}{\sum_k e^{z_{t,k}}}
\]
其中：
- 下标 \( t \) 表示第 \( t \) 个样本；
- \( k \) 对应输出层的第 \( k \) 个神经元；
- 输出值被约束在区间 [0, 1] 并且总和为 1。
这种特性使得 Softmax 非常适合用于多分类问题，因为它能够清晰地表示每个类别的相对可能性。
#### 交叉熵损失函数的作用
交叉熵是一种常用的评估指标，在二分类或多分类场景下广泛适用。它通过比较两个概率分布——实际分布（通常是独热编码的形式）以及预测分布来量化误差大小。假设目标的真实分布为 \( y^* \)，而模型预测得到的是经过 Softmax 处理后的分布 \( \hat{y} \)，那么单个样本上的交叉熵可以写成：
\[
H(y^*, \hat{y}) = -\sum_k y^*_k \log(\hat{y}_k)
\]
当应用于批量数据时，则需取平均值得到最终的损失值。值得注意的是，如果某个类别属于正例 (\( y^*_k = 1 \)) ，则仅该位置对应的 log 值会被保留；其余部分因乘积项均为零而不影响结果[^2]。
#### PyTorch 中的具体实现
PyTorch 提供了一个便捷的方法 `torch.nn.CrossEntropyLoss` 来同时完成这两步操作：先应用内部隐式的 Softmax 变换，接着计算基于此变换之后的结果同真值间的交叉熵距离。这意味着开发者无需显式调用额外的 Softmax 层即可获得期望效果。
以下是利用 PyTorch 实现的一个简单例子：
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 构造假数据
input_tensor = torch.randn((3, 5), requires_grad=True) # 批次大小为3，有5个可能的类别
target_labels = torch.tensor([1, 0, 4]) # 正确的目标索引分别是第二、第一和第五列
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss_value = criterion(input_tensor, target_labels)
print(f'Computed Loss Value: {loss_value.item()}')
```
上述代码片段展示了如何创建一批未经处理的数据并指定相应的目标类别编号，进而借助预定义好的 CrossEntropyLoss 类型对象求得整体训练过程里的代价反馈信号强度。
---
#### 总结
综上所述，Softmax 和交叉熵紧密相连，前者负责生成合理的概率估计序列，后者依据这些估算判定偏离程度从而指导优化方向调整权重参数直至收敛至较优解空间附近为止[^1]。
交叉熵损失函数和softmax损失函数有什么区别
交叉熵损失函数和softmax损失函数是在分类问题中常用的两种损失函数，它们有一些区别。
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种用于衡量两个概率分布之间差异的函数。在分类问题中，交叉熵损失函数用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。它的计算公式如下：
```python
cross_entropy = -sum(y_true * log(y_pred))
```
其中，`y_true`是真实标签的概率分布，`y_pred`是模型的预测结果的概率分布。交叉熵损失函数的值越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近。
softmax损失函数是在交叉熵损失函数的基础上引入了softmax函数。softmax函数可以将模型的输出转化为概率分布，使得每个类别的预测概率之和为1。softmax函数的计算公式如下：
```python
softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))
```
其中，`x_i`是模型的输出值。softmax损失函数的计算公式如下：
```python
softmax_loss = -sum(y_true * log(softmax(y_pred)))
```
与交叉熵损失函数类似，softmax损失函数也用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。不同之处在于，softmax损失函数在计算之前先将模型的输出通过softmax函数转化为概率分布。
总结一下，交叉熵损失函数和softmax损失函数都是用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异，但softmax损失函数在计算之前先将模型的输出通过softmax函数转化为概率分布。
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Mybatis Plus是一个Mybatis的增强工具，在Mybatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。Mybatis Plus提供了如CRUD、分页、多数据源等一些列增强功能，并且可以与Spring、Spring Boot无缝集成。
#### 使用Mybatis Plus的优势：
1. **简化CRUD操作**：Mybatis Plus自带通用的Mapper和Service，减少代码量，提高开发效率。
2. **支持多种数据库**：支持主流的数据库如MySQL、Oracle、SQL Server等。
3. **逻辑删除**：可以在数据库层面实现记录的软删除功能，无需手动在业务中进行判断。
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### ShardingJdbc
ShardingJDBC是当当网开源的轻量级Java框架，它在JDBC的层次提供了数据分片的能力。通过ShardingJDBC，可以在应用层面进行分库分表、读写分离、分布式主键等操作。
#### 分库分表：
- 通过ShardingJDBC可以配置分库分表的策略，例如按照某个字段的值来决定记录应该保存在哪个分库或分表中。
- **Sharding策略**：可以定义多种分片策略，如模运算、查找表、时间范围等。
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Swagger是一个规范且完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。Swagger文件可让机器读取以了解远程服务的功能，并且可以作为浏览器插件，以便用户与远程服务互动。
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2. **动态接口测试**：可以动态地对API接口进行测试。
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#### 关键点：
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### 如何使用
1. **准备工作**：在解压之前，需要更改数据源的IP、账号和密码，并执行resources下的SQL脚本。
2. **数据源配置**：在实际使用中，需要根据实际情况更改GeneratorConfig类中的dataSourceConfig()的数据库账号密码。
3. **代码生成**：启动代码生成器，根据设定的模板和策略生成相应的代码，包含实体类、Mapper、Service和Controller等。
4. **分库分表配置**：配置ShardingJDBC的分库分表策略，包括分片键和分片算法等。
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### 结语
通过本文件所描述的内容，我们可以了解到如何利用Mybatis Plus、ShardingJdbc、Swagger这三大工具配合实现复杂的数据库操作和维护，以及如何通过注解在不同数据源之间灵活切换。用户在使用时应严格按照文件中的指示进行操作，确保数据库连接信息的正确配置，并结合代码生成器快速搭建项目基础结构。同时，应充分理解ShardingJdbc的分库分表策略，以及Swagger的API文档管理功能，以优化开发流程和提高工作效率。如果以上内容使用得当，这将是一个能够有效提升项目开发和维护质量的强大工具集。
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