【AI数学】交叉熵损失函数CrossEntropy
交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数是分类任务里最常见的损失函数。
当然，CrossEntropy（以下简称“CE”）的作用不仅仅是在简单的分类任务里，比如最近大火的图文多模态模型CLIP就用到CE来进行对比学习，稍微改造一下变成Symmetrical Cross Entropy。
交叉熵不具有对称性，所以交换变量位置，会导致数值不同。所以，在使用Pytorch内置交叉熵损失函数时，记得注意顺序：（label记得放在后面）
import torch.nn.functional as F
loss = F.cross_entropy(logits, label)
简单来说，交叉熵可以用来描述两个分布的差别。先看公式，
CrossEntropy(p,q)=−Σk=1Klog(p(k))q(k)CrossEntropy(p, q) = -\Sigma_{k=1}^K log(p(k))q(k)CrossEntropy(p,q)=−Σk=1Klog(p(k))q(k)
这里的p是我们模型输出，而q是我们的label。
通常，在分类任务里，我们的label通常是one-hot类型，假设我们应对三分类任务，有label = [1, 0, 0]代表第0类是正例。那么，CE就变得好算了：
logits = [0.3, 0.5, 0.2]
label = [1, 0, 0]
CE = -(1*log(0.3)) - (0*log(0.5)) - (0*log(0.2)) = -log(0.3)
上面是一段伪代码，代表CE的计算。在Pytorch里，CE里面有一个暗坑，没注意就会犯错，那就是CE会先给你做一个softmax（不了解softmax的，可戳《通俗易懂的Softmax》）再进行上述计算。我们看实验代码便知：
import torch
from math import log
import torch.nn.functional as Flogits = torch.Tensor([[0.8, 0.3, 1.2]]) # pre-softmax
label = torch.Tensor([[1, 0, 0]])
loss = F.cross_entropy(logits, label)
print(loss)softmax_logits = F.softmax(logits, dim=-1) # post-softmax
loss_check = - (log(softmax_logits[0][0]))
print(loss_check)
上面代码的loss和loss_check是相等的，由此可知，Pytorch内置的CE函数会将logits加一层softmax，所以，咱们不用画蛇添足在输入CE前再加一个softmax了。
进阶
面对一个batch时，label有两种表达方式。
- 与
logits具有相同的shape：
logits = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
label = torch.Tensor([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
loss = F.softmax(logits, label, reduction='mean')
比较好理解，分别算logits[i]和label[i]的CE，最后求平均，或者设置reduction='sum'求和；
- 假设batch size为
n，label的shape可以为(1, n)；
logits = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
label = torch.arange(3)
loss = F.softmax(logits, label, reduction='mean')
这段代码和上面的代码是等效的。当label的维度低于logits纬度时，CE函数会把label理解成one-hot的简写，比如label = [1, 2, 0]等效于[[0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]。
第二种用法属实诡异，一不小心就理解不对代码的意思。
参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html#torch.nn.CrossEntropyLoss