深入理解交叉熵损失函数：原理及PyTorch代码简述.pdf

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，用于衡量两个概率分布之间的差异性。其原理基于信息论，通过衡量实际输出概率分布与期望输出概率分布之间的距离来评估模型的性能。在神经网络训练中，交叉熵常用于多分类问题，特别是在分类任务中。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了便捷的接口来实现交叉熵损失函数。使用PyTorch时，可以利用其内置函数轻松地计算和优化交叉熵损失。了解交叉熵损失函数的原理和在PyTorch中的使用方式有助于深入理解深度学习模型的训练过程。