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深度学习损失“三位一体”——从 Fisher 的最大似然到 Shannon 的交叉熵再到 KL 散度，并走进 PET·P-Tuning微调·知识蒸馏的实战

news 来源：原创 2025/5/25 7:14:06

一页速览：

1912 Fisher 用最大似然把「让数据出现概率最高」变成参数学习；

1948 Shannon 把交叉熵解释成「最短平均编码长度」；

1951 Kullback-Leibler 用相对熵量化「多余信息」。

三条历史线落到今天深度学习同一个损失——交叉熵。

也就是我们常用的：CrossEntropyLoss 函数

下面按 时间 → 问题 → 数学 → 代码 的顺序拆解，并演示它们在二/多分类、大模型知识蒸馏（含温度 T）和 PET 软模板大模型微调里的角色。

1 三个名字、三个年代、一个目标

年代	人物	术语	初衷	关键论文
1912→1922	R. A. Fisher	最大似然 (MLE)	用参数让训练数据出现的联合概率最大	“On the mathematical foundations…” 1922
1948	C. E. Shannon	交叉熵 H(p,q)	用预测分布 q 压缩真实分布 p 的平均比特数	《A Mathematical Theory of Communication》
1951	S. Kullback & R. Leibler	KL 散度 DKL	衡量 p→q 需要的额外信息量	《On Information and Sufficiency》

$H\left ( p,q \right )$ 表示交叉熵， MLE 表示最大似然， $D_{KL}$ 表示KL散度

一句话概览

最大似然（MLE）、交叉熵 H(p,q) 与 KL 散度 $D_{\text{KL}}(p\|q)$ 其实是同一指标在三位不同学者手中的“别名”。

1912-1922 Fisher 用它做参数估计；

1948 Shannon 用它算最短平均比特；

1951 Kullback-Leibler 把它写成“额外信息”。

由于 $\;D_{\text{KL}}=H(p,q)-H(p)\;$ 而熵 H(p) 只跟数据真分布有关、与模型参数毫无关系，最小 KL ⇔ 最小交叉熵 ⇔ 最大似然。

2 二/多分类：把公式算一遍

场景	激活	损失公式	PyTorch
二分类	Sigmoid	-[y log ŷ+(1-y) log(1-ŷ)]	BCEWithLogitsLoss
多分类 C≥2	Softmax	-log qk	CrossEntropyLoss

2.1 二分类示例

logits = torch.tensor([1.386, -0.847, 0.405])  # ≈[0.8,0.3,0.6]
labels = torch.tensor([1., 0., 1.])
loss = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()(logits, labels)  # ≈1.06

2.2 多分类示例：三分类为例子

logits = torch.tensor([[ 2.3, 0.1,-1.2],[ 0.2, 1.4, 0.0],[-0.5, 0.3, 2.1]])
labels = torch.tensor([0,1,2])
loss   = torch.nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels)

C=2 时 Softmax+CCE 可化简为 Sigmoid+BCE，数学上等价。

3 知识蒸馏：KL / 交叉熵 + 温度 T

核心损失

温度 T>1 让 logits 变平滑，更易传递「软知识」。

为什么要温度？ 把 logits / T (T>1) 能“压平”概率，使学生更容易学习细粒度信息

T, alpha = 4.0, 0.7
for x,y in loader:with torch.no_grad():p_soft = torch.softmax(teacher(x)/T, -1)q_logits = student(x)/Tq_log    = torch.log_softmax(q_logits, -1)loss_kd = (p_soft*(p_soft.log()-q_log)).sum(1).mean()*T*T      # KL 项loss_ce = torch.nn.CrossEntropyLoss()(q_logits*T, y)           # 硬标签loss    = alpha*loss_ce + (1-alpha)*loss_kdloss.backward(); opt.step()

4 PET微调：把分类任务改成「完形填空」

说人话，就是自己弄一个[mask] ----》映射表，这样以bert 为案例的预测出来的【mask】通过映射表，就是我们的真实分类了，所以我们在微调的时候，把数据弄成原始句子 ➕ 【mask】模式，真实分类给进去，然后微调bert 模型，训练好的这个就是我们的老师，这个老师，去给其他样本进行打软标签，也就是提供软标签这个，用于指导我们的另一个模型去拟合或者接近老师的答案。
（PET 产生的原因就是，因为我们的bert 在预训练的时候，就是MLM任务，我们直接把任务改成这种，就不用拟合或者说训练太久，即可达到好的效果。）

Stage-A：5-10 条标注 + Pattern T + Verbalizer V → 微调 K 个 BERT-MLM（填 [MASK]，损失=交叉熵）。
Stage-B：老师集成给未标注文本打软标签 $p_{\text{soft}}$ 。
Stage-C：把 $p_{\text{soft}}$ 当教师，用 KL/交叉熵 训学生分类器（下式）。

PVP 组件：Pattern T + Verbalizer V

例："Review: <x>. Sentiment: [MASK]." ，terrible↔0，great↔1

Step-A 少量标注 → 微调 K 个教师 MLM

损失：CrossEntropyLoss 填 [MASK]（即交叉熵）

Step-B 教师集成 → 大量未标注文本生成软标签 psoft

Step-C 学生分类器

# --- Stage-A: 训练 K 个教师 MLM ---
for T in patterns:teacher = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base')finetune_mlm(teacher, few_shot_data, T, verbalizer)  # 交叉熵填空teachers.append(teacher)# --- Stage-B: 生成软标签 ---
soft = []
for x in unlabeled:logits = [mask_logits(m,x,T,V) for m,T in zip(teachers,patterns)]soft.append(torch.mean(torch.stack(logits),0).softmax(-1))  # p_soft# --- Stage-C: 学生分类器 ---
student = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base')
for x, p_soft in zip(unlabeled, soft):q = student(x).log_softmax(-1)kl  = (p_soft * (p_soft.log() - q)).sum()loss = kl                      # α=0，可选加硬标签交叉熵loss.backward(); opt.step()

用 KL/交叉熵把学生分布 qθ 贴到教师软标签 psoft 上。

5 2025 Prompt-Tuning ，lora 家族选型

方法	额外参数	优点	缺点	推荐场景
Prompt-Tuning	0	零成本 PoC	方差大，需≥100B 模型	原型验证
PET	全量+集成	1-10 样本即可	两阶段工程复杂	极少标签
P-Tuning v2	0.1-3 %	稳定通用	需提示编码器	NLU few-shot
PPT	同上 + 预训	最优精度	预训练成本高	少样本高精度
LoRA / QLoRA	0.05-1 %	工业主流	需改 Linear	任务量产