理论学习：损失函数 | 交叉熵损失函数_nn.crossentropyloss-优快云博客

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文章详细介绍了在图像分类任务中，模型1和模型2的预测性能以及MSE和分类错误率作为损失函数的问题。通过比较，文章重点阐述了交叉熵损失函数在捕捉模型精度上的优越性，尤其是在神经网络中的应用，以及结合Softmax函数的特性。

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参考链接：

损失函数｜交叉熵损失函数

1. 图像分类任务

我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别：猫、狗、猪。假设我们当前有两个模型（参数不同），这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值：

模型1：

预测	真实	是否正确
0.3 0.3 0.4	0 0 1 (猪)	正确
0.3 0.4 0.3	0 1 0 (狗)	正确
0.1 0.2 0.7	1 0 0 (猫)	错误

模型1对于样本1和样本2以非常微弱的优势判断正确，对于样本3的判断则彻底错误。

模型2：

预测	真实	是否正确
0.1 0.2 0.7	0 0 1 (猪)	正确
0.1 0.7 0.2	0 1 0 (狗)	正确
0.3 0.4 0.3	1 0 0 (猫)	错误

模型2对于样本1和样本2判断非常准确，对于样本3判断错误，但是相对来说没有错得太离谱。

好了，有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现了，那么我们可以定义哪些损失函数呢？

1.1 Classification Error（分类错误率）

1.2 Mean Squared Error (均方误差)

我们发现，MSE能够判断出来模型2优于模型1，那为什么不采样这种损失函数呢？主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况（MSE损失函数）。

有了上面的直观分析，我们可以清楚的看到，对于分类问题的损失函数来说，分类错误率和均方误差损失都不是很好的损失函数，下面我们来看一下交叉熵损失函数的表现情况。

1.3 Cross Entropy Loss Function（交叉熵损失函数）

1.3.1 表达式

上述计算可以使用python的sklearn库

from sklearn.metrics import log_loss 
y_true = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]] 
y_pred_1 = [[0.3, 0.3, 0.4], [0.3, 0.4, 0.3], [0.1, 0.2, 0.7]] 
y_pred_2 = [[0.1, 0.2, 0.7], [0.1, 0.7, 0.2], [0.3, 0.4, 0.3]] 
print(log_loss(y_true, y_pred_1)) 
print(log_loss(y_true, y_pred_2)) 
____________ 
1.3783888522474517 
0.6391075640678003

可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效果的差异。

2. 函数性质

可以看出，该函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值。

3. 学习过程

交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。

我们用神经网络最后一层输出的情况，来看一眼整个模型预测、获得损失和学习的流程：

神经网络最后一层得到每个类别的得分scores（也叫logits）；
该得分经过sigmoid(或softmax)函数获得概率输出；
模型预测的类别概率输出与真实类别的one hot形式进行交叉熵损失函数的计算。

学习任务分为二分类和多分类情况，我们分别讨论这两种情况的学习过程。

nn.CrossEntropyLoss

该标准计算输入 logits 和目标之间的交叉熵损失。

代码实战

该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是是非常有用的。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。

import torch
import torch.nn as nn
x_input=torch.randn(3,3)#随机生成输入 
print('x_input:\n',x_input) 
y_target=torch.tensor([1,2,0])#设置输出具体值 print('y_target\n',y_target)

#计算输入softmax，此时可以看到每一行加到一起结果都是1
softmax_func=nn.Softmax(dim=1)
soft_output=softmax_func(x_input)
print('soft_output:\n',soft_output)

#在softmax的基础上取log
log_output=torch.log(soft_output)
print('log_output:\n',log_output)

#对比softmax与log的结合与nn.LogSoftmaxloss(负对数似然损失)的输出结果，发现两者是一致的。
logsoftmax_func=nn.LogSoftmax(dim=1)
logsoftmax_output=logsoftmax_func(x_input)
print('logsoftmax_output:\n',logsoftmax_output)

#pytorch中关于NLLLoss的默认参数配置为：reducetion=True、size_average=True
nllloss_func=nn.NLLLoss()
nlloss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target)
print('nlloss_output:\n',nlloss_output)

#直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()
crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)
print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output)

最后计算得到的结果为：

x_input:
 tensor([[ 2.8883,  0.1760,  1.0774],
        [ 1.1216, -0.0562,  0.0660],
        [-1.3939, -0.0967,  0.5853]])
y_target
 tensor([1, 2, 0])
soft_output:
 tensor([[0.8131, 0.0540, 0.1329],
        [0.6039, 0.1860, 0.2102],
        [0.0841, 0.3076, 0.6083]])
log_output:
 tensor([[-0.2069, -2.9192, -2.0178],
        [-0.5044, -1.6822, -1.5599],
        [-2.4762, -1.1790, -0.4970]])
logsoftmax_output:
 tensor([[-0.2069, -2.9192, -2.0178],
        [-0.5044, -1.6822, -1.5599],
        [-2.4762, -1.1790, -0.4970]])
nlloss_output:
 tensor(2.3185)
crossentropyloss_output:
 tensor(2.3185)

通过上面的结果可以看出，直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()计算得到的结果与softmax-log-NLLLoss计算得到的结果是一致的。

接受的都是logits和标签值？

是的，nn.CrossEntropyLoss函数通常接受Logits和标签值作为输入。在PyTorch中，nn.CrossEntropyLoss是一种常用的损失函数，用于多分类问题。

具体地，CrossEntropyLoss函数将Logits作为模型的输出，并根据Logits和对应的标签值计算损失。它首先应用Softmax函数将Logits转换为概率分布，然后计算预测概率分布与真实标签之间的交叉熵损失。

在使用CrossEntropyLoss函数时，通常需要将模型的输出（Logits）和对应的真实标签传递给该函数。函数内部会自动进行Logits的Softmax转换和交叉熵损失的计算。最终，该函数返回表示损失的标量值，可以用于模型的优化和训练过程。

因此，当使用nn.CrossEntropyLoss函数时，通常将Logits作为模型的输出，并将对应的真实标签作为目标值传递给该函数。

解释变形代码

def cross_entropy(self, logits, onehot_labels, ls=False):
        if ls:
            onehot_labels = 0.9 * onehot_labels + 0.1 / logits.size(-1)
        return (-1.0 * torch.mean(torch.sum(onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1), -1), 0))

流程解释

输入参数：
- logits：模型的原始输出，即未经过 Softmax 处理的预测结果。
- onehot_labels：真实标签的 one-hot 编码形式。
- ls：一个布尔值，表示是否应用标签平滑（Label Smoothing）技术。
标签平滑处理：
- 如果 ls 参数为 True，则执行标签平滑。标签平滑是一种正则化技术，用于减少模型对于训练数据的过拟合。在这里，使用了一种简单的标签平滑方法，将原始的 one-hot 标签 onehot_labels 中的每个非零元素的值从 1 减小到 0.9，并且将其余的零元素替换为 0.1 / 类别数。这样做的目的是使标签更接近均匀分布，减少模型对训练数据的过度自信。
- 如果 ls 参数为 False，则跳过标签平滑处理，直接使用原始的 one-hot 标签。
交叉熵计算：
- 使用 PyTorch 中的 F.log_softmax 函数对模型的原始输出 logits 进行 softmax 操作，并取对数，以获得归一化的对数概率值。这样可以避免在计算交叉熵时出现数值不稳定性问题。
- 将经过 softmax 处理后的输出与经过标签平滑处理后的 one-hot 标签相乘，得到一个张量，表示每个类别的交叉熵损失。
- 使用 torch.sum 对每个样本的损失进行求和，并使用 torch.mean 对批量中的样本损失进行求平均，得到最终的损失值。
- 最后，将损失值取负号，得到交叉熵损失的负值，作为函数的返回值。

logits.size(-1)是什么意思

logits.size(-1) 表示在 PyTorch 张量 logits 的最后一个维度的大小。这种用法是 PyTorch 中的一种便捷方式，可以用来获取张量的特定维度的大小，而无需显式地指定维度的索引。

具体来说，size() 方法返回一个包含张量各个维度大小的元组，例如 (batch_size, num_classes)。通过在 size() 方法中传入参数 -1，PyTorch 将会自动选择最后一个维度的大小，因此 logits.size(-1) 就等价于 logits.size()[最后一个维度的索引]，即模型输出的类别数量。这种方式在处理动态维度的情况下特别有用，因为它能够保证代码的通用性和灵活性，无需显式指定维度的索引值。

流程的例子解释

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义一个示例的 logits 和 onehot_labels
logits = torch.randn(3, 5)  # 假设 batch_size=3, num_classes=5
onehot_labels = torch.tensor([[0, 1, 0, 0, 0],
                               [0, 0, 0, 1, 0],
                               [1, 0, 0, 0, 0]], dtype=torch.float32)  # batch_size=3

class CustomLoss:
    def cross_entropy(self, logits, onehot_labels, ls=False):
        print("logits shape:", logits.size())
        print("onehot_labels shape:", onehot_labels.size())
        print("logits.size(-1):",logits.size(-1))
        if ls:
            onehot_labels = 0.9 * onehot_labels + 0.1 / logits.size(-1)
            print("Smoothed onehot_labels:")
            print(onehot_labels)
        return (-1.0 * torch.mean(torch.sum(onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1), -1), 0))

# 实例化自定义损失函数对象
loss_fn = CustomLoss()

# 调用 cross_entropy 方法计算损失
loss = loss_fn.cross_entropy(logits, onehot_labels, ls=True)
print("Final loss:", loss)

(-1.0 * torch.mean(torch.sum(onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1), -1), 0))

这段代码是用来计算交叉熵损失的核心部分，让我逐步解释它：

F.log_softmax(logits, -1)：
- F.log_softmax 函数对模型的原始输出 logits 进行 softmax 操作，并取对数，以得到归一化的对数概率值。这一步是为了避免在计算交叉熵时出现数值不稳定性问题。

对于每个样本对应的每个类的概率值，softmax得出来的结果和为1，加了log后就不是了

onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1)：
- 这一步将经过 softmax 处理后的输出与 one-hot 编码的标签相乘，实现了将真实标签对应的概率值提取出来。
torch.sum(onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1), -1)：
- torch.sum 函数在最后一个维度上求和，这里的最后一个维度对应着类别维度。这样做得到的结果是每个样本的交叉熵损失，因为在最后一个维度上进行了求和操作，所以会得到一个形状为 (batch_size,) 的张量。
torch.mean(torch.sum(onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1), -1), 0)：
- torch.mean 函数对所有样本的损失值取平均，得到了批量中所有样本的平均交叉熵损失。由于在之前已经对每个样本的损失值进行了求和，所以这里只需在第一个维度上进行求平均，得到一个标量值。
(-1.0 * torch.mean(torch.sum(onehot_labels * F.log_softmax(logits, -1), -1), 0))：
- 最后，将平均交叉熵损失取负号。这是因为通常情况下，PyTorch 的优化器是通过最小化损失函数来更新模型参数的，而交叉熵损失函数是需要最大化的，因此在实现时一般都会取其负值作为损失值。

让标签形成one-hot编码

targets = torch.tensor([1, 3, 0]) 
onehot_labels = F.one_hot(targets, outputs.size(-1))
print(outputs.size(-1))
print(onehot_labels)