Pytorch损失函数torch.nn.CrossEntropy()详解

nn.CrossEntropy

原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步：

1. 对网络输出做softmax得到y’；
2. 使用公式loss = -y*lny'计算最终loss。

我以为pytorch中的nn.CrossEntropy()对应第二步中的loss = -y*lny'。其实不是，nn.CrossEntropy()内部把1和2两步都做了，所以我们使用nn.CrossEntropy()的时候不需要对网络输出做softmax。

下面是闲扯

为了更好理解，我们把计算交叉熵loss的步骤分成3步（和上面的那两步是相同的操作）：

1. 对网络输出做softmax得到y’；
2. 对y’取ln；
3. y==1对应位置上的lny’乘上 -1。

pytorch把操作1和2封装成了一个叫nn.LogSoftmax()的函数，把操作3封装乘成了nn.NLLLoss()。所以才有网上说的 nn.CrossEntropy() = nn.LogSoftmax() + nn.NLLLoss()。