简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？
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说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式：
L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]
L=-[ylog\ \hat y+(1-y)log\ (1-\hat y)]
我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答上面这几个问题。
1. 交叉熵损失函数的数学原理
我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。
Sigmoid 函数的表达式和图形如下所示：
g(s)=11+e−sg(s)=11+e−s
g(s)=\frac{1}{1+e^{-s}}
其中 s 是模型上一层的输出，Sigmoid 函数有这样的特点：s = 0 时，g(s) = 0.5；s >> 0 时， g ≈ 1，s << 0 时，g ≈ 0。显然，g(s) 将前一级的线性输出映射到 [0，1] 之间的数值概率上。这里的 g(s) 就是交叉熵公式中的模型预测输出 。
我们说了，预测输出即 Sigmoid 函数的输出表征了当前样本标签为 1 的概率：
y^=P(y=1|x)y^=P(y=1|x)
\hat y=P(y=1|x)
很明显，当前样本标签为 0 的概率就可以表达成：
1−y^=P(y=0|x)1−y^=P(y=0|x)
1-\hat y=P(y=0|x)
重点来了，如果我们从极大似然性的角度出发，把上面两种情况整合到一起：
P(y|x)=y^y⋅(1−y^)1−yP(y|x)=y^y⋅(1−y^)1−y
P(y|x)=\hat y^y\cdot (1-\hat y)^{1-y}
不懂极大似然估计也没关系。我们可以这么来看：
当真实样本标签 y = 0 时，上面式子第一项就为 1，概率等式转化为：
P(y=0|x)=1−y^P(y=0|x)=1−y^
P(y=0|x)=1-\hat y
当真实样本标签 y = 1 时，上面式子第二项就为 1，概率等式转化为：
P(y=1|x)=y^P(y=1|x)=y^
P(y=1|x)=\hat y
两种情况下概率表达式跟之前的完全一致，只不过我们把两种情况整合在一起了。
重点看一下整合之后的概率表达式，我们希望的是概率 P(y|x) 越大越好。首先，我们对 P(y|x) 引入 log 函数，因为 log 运算并不会影响函数本身的单调性。则有：
log P(y|x)=log(y^y⋅(1−y^)1−y)=ylog y^+(1−y)log(1−y^)log P(y|x)=log(y^y⋅(1−y^)1−y)=ylog y^+(1−y)log(1−y^)
log\ P(y|x)=log(\hat y^y\cdot (1-\hat y)^{1-y})=ylog\ \hat y+(1-y)log(1-\hat y)
我们希望 log P(y|x) 越大越好，反过来，只要 log P(y|x) 的负值 -log P(y|x) 越小就行了。那我们就可以引入损失函数，且令 Loss = -log P(y|x)即可。则得到损失函数为：
L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]
L=-[ylog\ \hat y+(1-y)log\ (1-\hat y)]
非常简单，我们已经推导出了单个样本的损失函数，是如果是计算 N 个样本的总的损失函数，只要将 N 个 Loss 叠加起来就可以了：
L=∑i=1Ny(i)log y^(i)+(1−y(i))log (1−y^(i))L=∑i=1Ny(i)log y^(i)+(1−y(i))log (1−y^(i))
L=\sum_{i=1}^Ny^{(i)}log\ \hat y^{(i)}+(1-y^{(i)})log\ (1-\hat y^{(i)})
这样，我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。
2. 交叉熵损失函数的直观理解
可能会有读者说，我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢？而不是仅仅记住这个公式。好问题！接下来，我们从图形的角度，分析交叉熵函数，加深大家的理解。
首先，还是写出单个样本的交叉熵损失函数：
L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]
L=-[ylog\ \hat y+(1-y)log\ (1-\hat y)]
我们知道，当 y = 1 时：
L=−log y^L=−log y^
L=-log\ \hat y
这时候，L 与预测输出的关系如下图所示：
看了 L 的图形，简单明了！横坐标是预测输出，纵坐标是交叉熵损失函数 L。显然，预测输出越接近真实样本标签 1，损失函数 L 越小；预测输出越接近 0，L 越大。因此，函数的变化趋势完全符合实际需要的情况。
当 y = 0 时：
L=−log (1−y^)L=−log (1−y^)
L=-log\ (1-\hat y)
这时候，L 与预测输出的关系如下图所示：
同样，预测输出越接近真实样本标签 0，损失函数 L 越小；预测函数越接近 1，L 越大。函数的变化趋势也完全符合实际需要的情况。
从上面两种图，可以帮助我们对交叉熵损失函数有更直观的理解。无论真实样本标签 y 是 0 还是 1，L 都表征了预测输出与 y 的差距。
另外，重点提一点的是，从图形中我们可以发现：预测输出与 y 差得越多，L 的值越大，也就是说对当前模型的 “ 惩罚 ” 越大，而且是非线性增大，是一种类似指数增长的级别。这是由 log 函数本身的特性所决定的。这样的好处是模型会倾向于让预测输出更接近真实样本标签 y。
3. 交叉熵损失函数的其它形式
什么？交叉熵损失函数还有其它形式？没错！我刚才介绍的是一个典型的形式。接下来我将从另一个角度推导新的交叉熵损失函数。
这种形式下假设真实样本的标签为 +1 和 -1，分别表示正类和负类。有个已知的知识点是Sigmoid 函数具有如下性质：
1−g(s)=g(−s)1−g(s)=g(−s)
1-g(s)=g(-s)
这个性质我们先放在这，待会有用。
好了，我们之前说了 y = +1 时，下列等式成立：
P(y=+1|x)=g(s)P(y=+1|x)=g(s)
P(y=+1|x)=g(s)
如果 y = -1 时，并引入 Sigmoid 函数的性质，下列等式成立：
P(y=−1|x)=1−g(s)=g(−s)P(y=−1|x)=1−g(s)=g(−s)
P(y=-1|x)=1-g(s)=g(-s)
重点来了，因为 y 取值为 +1 或 -1，可以把 y 值带入，将上面两个式子整合到一起：
P(y|x)=g(ys)P(y|x)=g(ys)
P(y|x)=g(ys)
这个比较好理解，分别令 y = +1 和 y = -1 就能得到上面两个式子。
接下来，同样引入 log 函数，得到：
log P(y|x)=log g(ys)log P(y|x)=log g(ys)
log\ P(y|x)=log\ g(ys)
要让概率最大，反过来，只要其负数最小即可。那么就可以定义相应的损失函数为：
L=−logg(ys)L=−logg(ys)
L=-log g(ys)
还记得 Sigmoid 函数的表达式吧？将 g(ys) 带入：
L=−log11+e−ys=log (1+e−ys)L=−log11+e−ys=log (1+e−ys)
L=-log\frac{1}{1+e^{-ys}}=log\ (1+e^{-ys})
好咯，L 就是我要推导的交叉熵损失函数。如果是 N 个样本，其交叉熵损失函数为：
L=∑i=1Nlog (1+e−ys)L=∑i=1Nlog (1+e−ys)
L=\sum_{i=1}^Nlog\ (1+e^{-ys})
接下来，我们从图形化直观角度来看。当 y = +1 时：
L=log (1+e−s)L=log (1+e−s)
L=log\ (1+e^{-s})
这时候，L 与上一层得分函数 s 的关系如下图所示：
横坐标是 s，纵坐标是 L。显然，s 越接近真实样本标签 1，损失函数 L 越小；s 越接近 -1，L 越大。
另一方面，当 y = -1 时：
L=log(1+es)L=log(1+es)
L=log(1+e^s)
这时候，L 与上一层得分函数 s 的关系如下图所示：
同样，s 越接近真实样本标签 -1，损失函数 L 越小；s 越接近 +1，L 越大。
4. 总结
本文主要介绍了交叉熵损失函数的数学原理和推导过程，也从不同角度介绍了交叉熵损失函数的两种形式。第一种形式在实际应用中更加常见，例如神经网络等复杂模型；第二种多用于简单的逻辑回归模型。