多酚类交叉熵损失函数公式
时间: 2025-03-06 18:49:45 浏览: 37
### 多酚类交叉熵损失函数
在机器学习和深度学习领域,交叉熵损失函数是一种广泛应用于分类问题中的损失函数。然而,“多酚类交叉熵损失函数”的表述并不常见于现有文献中[^1]。
通常提到的交叉熵损失函数定义为:
对于二分类问题,假设真实标签 \(y\) 取值为 {0, 1},预测概率分布由模型给出为 \(\hat{y}\),那么单个样本上的二元交叉熵损失可表达为:
\[ L(y,\hat{y})=-\left[y\log (\hat{y})+(1-y)\log (1-\hat{y})\right]\]
对于多类别分类问题(假设有\(C\)个类别),则采用softmax激活后的输出向量与one-hot编码的真实标签之间的负对数似然作为损失衡量标准:
\[L(Y,P)=-\sum_{c=1}^{C}Y_c\cdot\log(P_c)\]
其中,\(P=(p_1,p_2,...,p_C)^T\) 表示经过 softmax 函数转换得到的概率分布;\(Y=(y_1,y_2,...,y_C)^T\) 是对应位置上真实的 one-hot 编码标签向量[^2]。
此公式适用于大多数基于神经网络架构下的监督式学习任务,在训练过程中指导参数调整方向以最小化实际输出同目标之间差异程度。
```python
import torch.nn.functional as F
def cross_entropy_loss(output, target):
# Assuming output is logits and target is class indices.
return F.cross_entropy(output, target)
```
上述代码展示了如何使用 PyTorch 实现一个多类别交叉熵损失计算过程。
#### 关于“多酚类”
值得注意的是,“多酚类”一般是指植物化学物质的一类化合物,在食品科学、营养学等领域讨论较多,并不属于计算机科学术语范畴内。因此,如果确实存在名为“多酚类交叉熵损失函数”的概念,这可能是特定应用背景下的自定义命名方式或者是误解。建议确认具体应用场景后再做进一步探讨。
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