当谈论深度学习领域时，PyTorch 可能是最炙手可热、最受欢迎的框架之一。PyTorch 是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富而强大的工具来构建和训练深度神经网络。在训练神经网络时，选择合适的损失函数是至关重要的一步。
在本文中，我们将聚焦两个备受关注的损失函数：交叉熵 (Cross Entropy) 和负对数似然 (Negative Log Likelihood)。这两种损失函数在深度学习中扮演着重要的角色，用于度量模型输出与真实标签之间的差异。
首先，让我们来了解一下交叉熵这个名字的来历。在信息论中，交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异的指标。在深度学习中，交叉熵常用于分类问题。对于一个具有多个类别的分类问题，我们希望模型的输出概率分布与真实标签的分布尽可能一致。通过最小化交叉熵损失，我们能够有效地让模型“发疯”，使其产生更准确的分类结果。
换句话说，交叉熵损失函数是为了最大程度地减小模型输出的概率分布与真实标签分布之间的差异。这可以通过一种迭代的方式实现，称为“梯度下降”，它通过反向传播算法优化模型参数，使得模型的输出逐渐接近于真实标签。
而负对数似然是另一种常用的损失函数，在很多情况下，它与交叉熵是等价的。负对数似然的目标在于最小化模型的输出概率与真实标签之间的差异，从数学角度来看，它与交叉熵的形式非常相似。因此，我们可以认为二者是等效的。选择使用哪种损失函数，主要取决于问题的定义和背景。
总的来说，PyTorch 为我们提供了两种选择：交叉熵和负对数似然。这两种损失函数都可以有效地用于深度学习任务中。重要的是要根据具体问题来选择合适的损失函数，并将其与模型架构和数据集相结合。只有通过不断实践和尝试，我们才能找到最佳的解决方案。
在深度学习的浩瀚世界中，损失函数是引导模型训练的重要指南。交叉熵和负对数似然为我们提供了两种重要选择，让我们能够更加准确地评估模型输出与真实标签之间的差异。无论选择哪种损失函数，掌握 PyTorch 的实现方法将对我们的深度学习之旅产生积极而长远的影响。
火热的 PyTorch 正在改变着深度学习的格局，在这个激动人心的领域中，交叉熵和负对数似然的选择对于训练出强大而精确的模型至关重要。让我们深入研究这两种损失函数并将它们运用于我们的未来项目中吧！
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