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交叉熵损失前沿信息_交叉熵损失函数公式(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

交叉熵损失

深度学习基础：成本函数详解深度学习课程的目标是让每个人都能通过阅读完整篇文章来理解深度学习，而不是被那些看似高大上的词汇所迷惑。我个人曾经被那些营销号的影响所困扰，当我明白了这些看似复杂的概念后，现状并未改变。希望通过我的努力，让这些知识体系化，并通俗易懂！如果你喜欢我的讲解，希望你能点赞收藏。成本函数，也称为损失函数或目标函数，是机器学习和深度学习中的基本概念。它是神经网络的预测输出与实际目标输出之间的误差或差异的度量。训练神经网络的目标是最小化这个成本函数。成本函数简介 𐟓Š 成本函数量化预测值和期望值之间的误差，并将其以单个实数的形式呈现。根据问题的不同，使用不同类型的成本函数。均方误差 (Mean Squared Error - MSE) 𐟓ˆ 均方误差 (MSE) 是一种流行的回归问题成本函数。它计算实际值和预测值之间的平均平方差。交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） 𐟓‰ 交叉熵损失用于分类问题。对于二元分类，我们使用二元交叉熵损失，对于多类分类，我们使用分类交叉熵损失。其他成本函数 𐟌Ÿ 在特定场景中还有许多其他成本函数，包括用于支持向量机的 Hinge Loss、用于回归任务的 Log-Cosh Loss 以及用于将神经网络输出视为概率分布的 KL-Divergence。选择正确的成本函数 𐟎€‰择正确的成本函数至关重要，因为它直接影响模型的学习过程。我们将讨论影响这种选择的因素以及不同的问题如何需要不同的成本函数。小测验 𐟓 让我们通过一个小测验来测试您的理解情况。

机器学习中的损失函数：你了解几个？在机器学习中，选择合适的损失函数至关重要。以下是回归任务和分类任务中常用的几种损失函数： 𐟧𕥛ž归任务损失：平均偏差误差（Mean Absolute Error, MAE）：测量预测值与实际值之间的平均绝对差。但要注意，小错误和大错误同样重要，因此梯度的大小与误差大小无关。平均平方误差（Mean Squared Error, MSE）：较大的误差贡献更大，但对异常值敏感。根均方误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：确保损失与因变量（y）具有相同的单位。 Huber损失：结合了MAE和MSE的优点。对于较小的误差，使用MSE；对于大错误，使用MAE。但要注意，它是参数化的，需要添加一个超参数。 Log cosh损失：非参数替代方案，计算成本稍高。 𐟧𕥈†类任务损失：二进制交叉熵损失（Binary Cross Entropy, BCE）：用于二进制分类任务，通过对数损失来衡量预测概率与真实二进制标签之间的差异。 Hinge损失：惩罚错误和置信度较低的正确预测。它基于边距的概念，用于训练支持向量机（SVM）。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：将BCE损失扩展到多类分类任务。 KL发散（Kullback-Leibler Divergence）：测量当一个分布使用另一个分布近似时丢失的信息。然而，对于分类任务，使用KL发散与最小化交叉熵相同，因此建议直接使用交叉熵损失。它还用于t-SNE和知识蒸馏，用于模型压缩。了解这些损失函数的特点和使用场景，可以帮助你更好地选择适合任务的损失函数，从而提高模型的性能。

从基础数学直觉的角度深入探讨卷积神经网络（CNN）的构建和工作原理。网页链接作者：Himanshu Dubey。文章先介绍了CNN中的关键概念，如卷积操作、卷积层、重塑层、二元交叉熵损失和激活函数。详细解释了如何从头开始构建CNN，并逐步深入到每个模块的数学原理和代码实现。最后以解决MNIST手写数字分类问题作为实践案例，展示了CNN的应用。

损失函数全解析：选择与优化指南在机器学习中，损失函数是训练过程中不可或缺的一部分，它能帮助我们优化模型的性能。今天，我想和大家分享一些关于损失函数的干货，希望能帮到你。损失函数的作用 𐟔 损失函数的主要任务是衡量模型预测值与真实标签之间的差异。这种差异可以通过多种方式来计算，比如均方误差（MSE），它适用于回归问题，计算的是预测值与真实标签之间的平方差。MSE对异常值比较敏感，所以对于那些误差较大的样本，它会给予较高的惩罚。对于分类问题，我们常用的损失函数有交叉熵损失和对数损失。交叉熵损失衡量了预测结果与真实标签之间的差异，特别适合多分类问题。而对数损失则常用于二分类问题，它对错误的预测有指数级的惩罚。损失函数的选择 𐟎€‰择合适的损失函数需要根据具体的任务类型和数据特点来决定。比如，回归问题中MSE通常是个不错的选择；而对于分类问题，交叉熵损失或对数损失可能更合适。当然，有时候我们还需要根据具体需求设计一些定制的损失函数。损失函数的优化 𐟚€ 为了优化模型的性能，我们可以利用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。这个过程会根据损失函数的形式和模型参数来更新模型参数，使其逐渐收敛于最优解。损失函数的扩展应用 𐟌Ÿ 除了常见的用途外，损失函数还有一些扩展应用。例如，正则化损失函数用于控制模型的复杂度，避免过拟合；对抗性损失函数则用于生成对抗网络（GAN）中，通过博弈过程来提高生成器的性能。希望这些分享能帮你更加深入理解和应用损失函数。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

#大模型日报# ai前沿动态【利用自适应温度缩放校准语言模型】链接：论文概述：大语言模型经过人工反馈的强化学习微调后，其置信度评分可能不再准确反映输出正确的概率，出现校准问题。本文提出自适应温度缩放(ATS)方法，根据模型隐状态为每个 token 预测都预测一个独特的温度缩放参数。ATS解决了RLHF后模型校准度差异，对更易误校准的输入/主题进行更激进缩放。实验表明，ATS提高了RLHF后语言模型10-50%的校准度，同时不损害性能，效果跨任务泛化。ATS使用选择性平滑损失，不正确的词元置信度统一降低，有别于交叉熵损失。错误词元使用更高的损失权重效果更好。

知识蒸馏的7种方法，你知道几种？知识蒸馏是一种将一个学生模型训练成复制更大、更复杂模型（教师模型）行为的方法。以下是几种常见的知识蒸馏方法：基于logit的蒸馏 𐟓ˆ 在这种方法中，学生模型被训练模仿教师模型生成的软目标（logits），而不是硬标签。使用温度参数来平滑logits。损失函数通常是标准分类损失（如与真实标签的交叉熵损失）和蒸馏损失的组合，后者最小化学生和教师logits之间的差异。这种方法实现简单，且在知识转移方面非常有效。不过，学生仅从教师的输出中学习，忽略了中间特征或表示。基于特征的蒸馏 𐟔 这种方法不仅训练学生在教师的logits上学习，还训练他们在教师的隐藏层中间特征表示或注意力图上学习。教师的中间特征图（来自特定层）与学生的对应层对齐，使用L2损失等损失函数。这迫使学生学习教师所编码的内部知识，帮助学生通过模仿教师的内部知识学习更细化的内部表示。不过，可能需要额外的设计选择，例如选择对齐的层，使其实现比基于logit的蒸馏更复杂。基于提示的蒸馏 𐟒ከ🙧獦–𙦳•是特殊形式的基于特征的蒸馏，教师提供某些隐藏层的提示，学生被训练以匹配这些中间表示。学生试图使用单独的损失项匹配教师层输出（提示）。这种方法允许学生从教师的知识层次中获取多个级别的指导，通过提供中间监督，有助于提高学生的性能。不过，需要仔细选择哪些教师模型的隐藏层作为提示。基于注意力的蒸馏 𐟧 在这种方法中，从教师模型中提取注意力图或梯度，并将其蒸馏到学生模型。这在像BERT或GPT这样的基于变换器的模型中尤其有效，因为注意力图在性能中起着关键作用。学生模型被训练以模仿教师模型的注意力图或注意力分布。在基于变换器的架构中效果良好，注意力对于理解任务至关重要。不过，计算开销大，可能需要匹配教师和学生之间的注意力机制。自蒸馏 𐟤– 在自蒸馏中，一个模型同时充当教师和学生。学生通常是教师的一个较浅版本，或使用教师的早期层作为其自己的指导。任务特定的蒸馏 𐟎’𘩦技术可以针对特定任务进行调整。渐进式蒸馏 𐟏𗯸 在渐进式蒸馏中，该过程被分解为多个阶段。多教师蒸馏 𐟑袀𐟏밟‘颀𐟏능䚤𘪦•™师模型为单个学生模型提供知识。学生被训练以学习多个教师的知识的组合。通过这些方法，知识蒸馏可以帮助学生模型更好地学习和理解教师模型的知识。

小数据集练VT秘诀在训练视觉Transformer时，我们发现它很难训练，不同的权重初始化甚至会影响收敛性。这篇文章讲述了如何在小数据集上从零开始训练Vision Transformer，虽然引用量少，但其中有一些值得借鉴的观点和结论。 𐟔 问题来源视觉Transformer天生缺乏CNN具有的归纳偏置，如局部性和层次结构。因此，它需要大规模的预训练才能达到与CNN相似的性能。通常，Vision Transformer中常用的初始化方法包括Xavier和Truncated Normal，但效果并不理想。 𐟒ᠨ磥†𓦖𙦡ˆ 文章提出了一种自监督的预训练网络，类似于生成对抗网络（GAN）的结构，包含一个学生和一个老师，都由Vision Transformer和一个多层感知器（MLP）层组成。每张照片随机选取两个大于50%输入图片的patch组成全局视图，选择8个25-50%的局部视图。学生接收这十张视图，老师接收两张全局视图。输出的特征经过归一化后计算交叉熵损失，通过一些小技巧更新网络参数和特征处理，以达到收敛。 𐟓ˆ 第二阶段在第二阶段，将学好的老师网络的参数作为分类Vision Transformer的初始化，在CIFAR100和Tiny-Imagenet上取得了显著提升。然而，这种策略在CNN上并不明显。因此，自监督预训练是帮助Transformer学习归纳偏置的一种方法。 𐟔적blation Study 在消融研究中发现，分类效果随自注意力块层数的增加先升高后降低，因为层数越多越难训练。增加自注意力头的数量可以带来更多多样性，效果可能更好。 𐟓 总结优点：不改变Vision Transformer的结构，能在小数据集上取得好效果；缺点：两阶段、GAN-like的网络可能难以训练。另一篇2022年的Video Transformer中也使用了类似的自监督网络。

[LG]《Cut Your Losses in Large-Vocabulary Language Models》E Wijmans, B Huval, A Hertzberg, V Koltun... [Apple] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

损失函数揭秘：理论到实战 𐟤” 损失函数是什么？损失函数是优化目标的一种数学表达。通过最小化损失函数，我们可以指导模型学习并改进其性能。损失函数的定义因任务而异，但它们通常都是非负可微的。 𐟓ˆ 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）交叉熵损失函数常用于分类问题。其表达式为：𐟔 -∑y_i*log(p_i)，其中y_i是真实标签，p_i是预测概率。这个函数的目标是最大化对数似然函数，取个负数就变成了交叉熵损失。 𐟓Š 平均平方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）在回归问题中，平均平方误差损失函数非常常见。它的目标是使预测值尽可能接近实际值。虽然分类任务也可以使用MSE，但需要注意预测值的可控性。 𐟚ꠥˆ页损失函数（Hinge Loss）合页损失函数的表达式为：𐟔 max(0, 1 - y*p)。它对预测错误的样本进行惩罚，即使预测对了也会因为不够极致而受到惩罚。如果你更关注正样本，这个损失函数可能非常有用。 𐟔 Focal Loss for Imbalanced Problems Focal Loss用于处理类别不平衡问题。它的表达式为：𐟔 FL = - (1 - p_t)^* log(p_t)，其中p_t是真实类别的预测概率，𘀨ˆ쥏–2。这个损失函数通过调整预测概率的权重来关注那些预测不准确的样本。 𐟎CE Loss：大规模多分类问题的好帮手 NCE Loss常用于处理大规模多分类问题，如语言模型。通过随机抽样负样本来计算损失，可以有效降低计算量。 𐟛 ️ 实战经验总结： 1️⃣ 分类问题初期，无脑使用交叉熵损失函数是个不错的选择。 2️⃣ 如果标签是连续值分箱得到的多分类，可以尝试直接使用MSE或MAE损失。 3️⃣ Focal Loss在处理非常不平衡的样本时非常有效。 4️⃣ 多目标任务中，多个损失函数的组合需要根据任务重要性来调整权重。 5️⃣ 如果遇到loss为nan的情况，首先检查损失函数是否可导，然后排查输入数据和归一化操作是否正确，最后尝试调整初始化参数和学习率。

PyTorch模型训练全流程详解在使用PyTorch进行深度学习时，以下是创建和使用模型的八大步骤：模型定义 𐟓œ 在PyTorch中，自定义模型通常通过继承nn.Module类来实现。在__init__方法中定义各层，并在forward方法中编写前向传播逻辑。例如，这里是一个全连接的前馈神经网络（MLP），每层所有节点与前后层所有节点全连接。虽然这不是卷积神经网络（CNN），但在图像或视频数据处理中，CNN通常表现更佳，因为它能捕捉局部特征。损失函数和优化器 𐟎Ÿ失函数用于衡量预测与真实值的差距，而优化器则用于最小化损失。torch.nn模块提供多种损失函数，如均方误差损失（nn.MSELoss）和交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss）。优化器则在torch.optim模块中，包括随机梯度下降（optim.SGD）和Adam（optim.Adam）等。模型训练 𐟏‹️‍♂️ 训练模型通常包括以下步骤：清零梯度、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。整个数据集遍历一次称为一个epoch。模型保存和加载 𐟒𞊤𝿧”贯rch.save函数保存模型参数，以便以后使用。加载参数时，使用torch.load函数。模型预测 𐟔 在进行预测之前，需要将模型设置为评估模式，调用eval方法。然后输入数据进行预测。通过以上步骤，你可以轻松地使用PyTorch创建和训练自己的深度学习模型。

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