pytorch 计算 CrossEntropyLoss 和 softmax 激活层

pytorch 计算 CrossEntropyLoss 不需要经 softmax 层激活！

用 pytorch 实现自己的网络时，如果使用CrossEntropyLoss 我总是将网路输出经 softmax激活层后再计算交叉熵损失是不对的。

考虑样本空间的类集合为 {0,1,2}，网络最后一层有 3 个神经元（每个神经元激活值代表对不同类的响应强度），某个样本送入网络后的输出记为 net_out： [1,2,3]，该样本的真实标签为 0.

那么交叉熵损失的手动计算结果为：

- ln 【 e1 / （ e1 + e2 + e3 ) 】 = 2.4076

网络输出不经 softmax 层，直接由 CrossEntropyLoss 计算交叉熵损失

from torch.autograd import Variable
from torch import nn

in:

net_out = Variable(torch.Tensor([[1,2,3]]))
target = Variable( torch.LongTensor([0]))

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
criterion(net_out,target)

out:

Variable containing:
 2.4076
[torch.FloatTensor of size 1]

输出结果为 2.4076,与手动计算结果一致。

网络输出先经 softmax 层，再由 CrossEntropyLoss 计算交叉熵损失

in:

from torch.autograd import Variable

net_out = Variable(torch.Tensor([[1,2,3]]))
target = Variable( torch.LongTensor([0]))

softmax = nn.Softmax()
print(softmax(net_out))

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
print(criterion(softmax(net_out),target))

out:

Variable containing:
 0.0900  0.2447  0.6652
[torch.FloatTensor of size 1x3]

Variable containing:
 1.3724
[torch.FloatTensor of size 1]

输出结果为 1.3724, 与手动计算结果不一致。事实上，CrossEntropyLoss() 是 softmax 和负对数损失的结合。明确这点后，就不难明白1.374 是怎么来的了：

- ln 【 e0.09 / （ e0.09 + e0.2447 + e0.6552 ) 】 = 1.374

补充：

如果用 nn.BCELoss（）计算二进制交叉熵, 需要先将 logit 经 sigmod()层激活再送入 nn.BCELoss（） 计算损失。

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本文作者：龙雪的博客
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