今天来讲一下损失函数——交叉熵函数，什么是损失函数呢？大体就是真实与预测之间的差异，这个交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布 p，q 的差异，其中 p 表示真实分布，q 表示预测分布，那么 \(H(p,q)\)就称为交叉熵：
\(H(p,q) = -\sum_{i=0}^n p(i)ln^{q(i)}\)
交叉熵是一种常用的损失函数，特别适用于神经网络训练中。在这种函数中，我们用 p 来表示真实标记的分布，用 q 来表示经过训练后模型预测的标记分布。通过交叉熵损失函数，我们可以有效地衡量模型预测分布 q 与真实分布 p 之间的相似性。
交叉熵函数是逻辑回归（即分类问题）中常用的一种损失函数。
有些同学和我一样，长时间没有接触数学，已经完全忘记了。除了基本的加减乘除之外，对于交叉熵函数中的一些基本概念，他们可能只记得和符号。今天我会和大家一起回顾一下，然后再详细解释交叉熵函数。首先，我们来简单了解一下指数和对数的基本概念。
\(x^3\) 是一个典型的立方函数，大家对平方和立方可能都有所了解。指数级增长的函数具有特定的增长规律，让我们更深入地记忆和理解它们的分布特性。
这个概念非常简单，无需举例子来说明。重要的是要记住一个关键点：指数函数的一个特殊性质是它们都经过点（0,1），这意味着任何数的0次幂都等于1。
好的，铺垫已经完成了。现在让我们继续探讨对数函数的概念。前面讲解了指数函数，对数函数则是指数函数的逆运算。如果有一个指数函数表达式为\(y = a^x\)，那么它的对数表达式就是\(x = \log_a y\)。为了方便表示，我们通常将左侧的结果记为\(y\)，右侧的未知函数记为\(x\)，因此对数函数最终表示为\(y = \log_a x\)。为了更加深刻地记忆这一点，让我们看一下它的分布图例。
当讨论指数函数时，我们了解到其图像在( (0,1) ) 处穿过横轴。然而，当我们转而讨论对数函数时，其表示形式导致了这一点被调换至( (1,0) )，因此对于对数函数而言，它的恒过点即为( (1,0) )。
剩下关于对数的变换我就不再详细讲解了。现在让我们深入探讨一下熵的概念。
在探讨交叉熵之前，我们先来了解一下熵的概念。熵是根据已知的实际概率计算信息量的度量，那么信息量又是什么呢？
信息论中，信息量的表示方式：\(I(x_j) = -ln^{(px_j)}\)
\(x_j\)：表示一个事件。
\(px_j\)：表示一个事件发生的概率。
\(-ln^{(px_j)}\)：表示某一个事件发生后会有多大的信息量，概率越低，所发生的信息量也就越大。
这里为了更好地说明，我来举个例子。比如说有些人非常喜欢追星。那么，按照一般的逻辑来说，我们可以谈谈明星结婚这件事的概率分布：
| 事件编号 | 事件 | 概率p | 信息量 I |
|---|---|---|---|
| \(x_1\) | 两口子都在为事业奋斗照顾家庭 | 0.7 | \(I(x_1) = -ln^{0.7}= 0.36\) |
| \(x_2\) | 两口子吵架 | 0.2 | \(I(x_2) = -ln^{0.2}= 1.61\) |
| \(x_3\) | 离婚了 | 0.1 | \(I(x_3) = -ln^{0.1}= 2.30\) |
从上面的例子可以看出，如果一个事件的概率很低，那么它所带来的信息量就会很大。比如，某某明星又离婚了！这个消息的信息量就非常大。相比之下，“奋斗”事件的信息量就显得小多了。
按照熵的公式进行计算，那么这个故事的熵即为：
熵：\(H(p) = -\sum_j^n(px_j)ln^{(px_j)}\)
计算得出：\(H(p) = -[(px_1)ln^{(px_1)}+(px_2)ln^{(px_2)}+(px_3)ln^{(px_3)}] = -[0.7*0.36+0.2*1.61+0.1*2.3] = 0.804\)
上面我们讨论了熵的概念及其应用，熵仅考虑了真实概率分布。然而，我们的损失函数需要考虑真实概率分布与预测概率分布之间的差异。因此，我们需要进一步研究相对熵（KL散度），其计算公式为：
\(H(p) = \sum_j^n(px_j)ln^{(px_j) \over (qx_j)}\)
哎，这其实就是在原先的公式中加了一个\(q(x_j)\)而已。对了，这里的\(q(x_j)\)指的是加上了预测概率分布\(q\)。我们知道对数函数的对称点是（1,0）。因此，很容易推断出，当真实分布\(p\)和预测分布\(q\)越接近时，KL散度\(D\)的值就越小。当它们完全相等时，KL散度恒为0，即在点（1,0）。这样一来，我们就能够准确地衡量真实值与预测值之间的差异分布了。但是没有任何一个损失函数是能为0 的。
当谈到相对熵已经足够时，为何需要进一步讨论交叉熵呢？让我们继续深入探讨这个问题。
重头戏来了，我们继续看下相对熵函数的表达式：\(H(p) = \sum_j^n(px_j)ln^{(px_j) \over (qx_j)}\)
这里注意下，\(log^{p \over q}\)是可以变换的，也就是说\(log^{p \over q}\) = \(log^p -log^ q\)，这么说，相对熵转换后的公式就是：$H(p) = \sum_jn(px_j)ln - \sum_jn(px_j)ln = -H(p) + H(p,q) $
当我们考虑到\(H(p)\)在处理不同分布时并没有太大作用时，这是因为\(p\)的熵始终保持不变，它是由真实的概率分布计算得出的。因此，损失函数只需专注于后半部分\(H(p,q)\)即可。
所以最终的交叉熵函数为：\(-\sum_j^n(px_j)ln^{(qx_j)}\)
这里需要注意的是，上面显示的是一个样本计算出的多个概率的熵值。通常情况下，我们考虑的是多个样本，而不仅仅是单一样本。因此，我们需要在前面添加样本的数量，最终表示为：\(-\sum_i^m\sum_j^n(px_j)ln^{(qx_j)}\)
这里主要使用Python代码来实现，因为其他语言实现起来没有必要。好的，让我们来看一下代码示例：
import numpy as np
def cross_entropy(y_true, y_pred):
# 用了一个最小值
epsilon = 1e-15
y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)
# Computing cross entropy
ce = - np.sum(y_true * np.log(y_pred))
return ce
# Example usage:
y_true = np.array([1, 0, 1])
y_pred = np.array([0.9, 0.1, 0.8])
ce = cross_entropy(y_true, y_pred)
print(f'Cross Entropy: {ce}')
这里需要解释一下为什么要使用一个最小值。因为对数函数的特性是，其参数 ( x ) 可以无限接近于0，但不能等于0。因此，如果参数等于0，就会导致对数函数计算时出现错误或无穷大的情况。为了避免这种情况，我们选择使用一个足够小的最小值作为阈值，以确保计算的稳定性和正确性。
在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异，帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念，它是基于Shannon信息论中的熵而来，用于度量两个概率分布之间的差异。
在讨论中，我们还回顾了指数和对数函数的基本概念，这些函数在交叉熵的定义和理解中起着重要作用。指数函数展示了指数级增长的特性，而对数函数则是其逆运算，用于计算相对熵和交叉熵函数中的对数项。
进一步探讨了熵的概念及其在信息论中的应用，以及相对熵（KL散度）作为衡量两个概率分布差异的指标。最后，我们详细介绍了交叉熵函数的定义和实际应用，以及在Python中的简单实现方式。
通过本文，希望读者能够对交叉熵函数有一个更加深入的理解，并在实际应用中运用此知识来优化和改进机器学习模型的训练效果。