交叉熵损失

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生成对抗网络（GAN）基础原理深度解析：从直观理解到形式化表达本文详细解析生成对抗网络（GAN）的核心原理，从通俗类比入手，结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制；通过模型结构示意图，解析噪声采样、样本生成及判别流程；基于公式推导目标函数的数学本质，剖析判别器与生成器的优化逻辑；最后对比 GAN 目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比，助力读者建立 GAN 基础理论体系。

PyTorch nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数详解和要点提醒深度学习：关于损失函数的一些前置知识（PyTorch Loss）torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0)

华科附小第一名

【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks（arxiv 2023）1. 第一作者：Peng Xu2. 发表年份：20233. 发表期刊：arxiv4. 关键词：立体匹配，交叉熵损失，过渡平滑和不对准问题，跨域泛化