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。
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交叉熵损失函数是深度学习中用于评估分类模型性能的一种重要指标。在图像识别、自然语言处理等任务中，它被广泛采用。在处理分类问题时，每个样本被分配到不同的类别，并且通过概率分布来表示其属于各个类别的可能性
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