深度学习中的交叉熵损失函数解析及PyTorch实现.pdf

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种评估模型性能的指标。其原理基于信息论中的信息熵概念，用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异性。在多分类问题中，交叉熵损失函数被广泛应用，特别是在神经网络的训练过程中。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了简洁而强大的工具来实现交叉熵损失函数。通过PyTorch的接口，可以轻松计算和优化模型的损失函数。深入研究交叉熵损失函数的原理，并了解其在PyTorch中的实现方式，有助于加深对深度学习模型训练机制的理解。