深度学习中的交叉熵损失解读

一、交叉熵损失的含义

通常用于分类任务，尤其是多分类问题

one-hot编码-参考博客
关于如何理解 衡量预测分布和真实分布之间差异的损失函数，可以看一下这篇文章对PyTorch中F.cross_entropy()函数的理解的第一章节

二、代码实例

https://sider.ai/share/81844bf8accb578b390494ff67a0a300

三、更多资料

https://www.cnblogs.com/Fish0403/p/17073047.html#_label1_1