nllloss_func=nn.NLLLoss()nlloss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target)print('nlloss_output:\n',nlloss_output)#直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_...
NLLLoss:Negative Log Likelihood Loss,负对数似然损失函数。 CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。 二. 实例 用例子来解释下CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别,以三个样本为一个batch,任务为三分类为例。 1. input_:输入,模型的预测结果; target:真实结果、groudTruth,预测三个样本分类为类别0、2、1; 图1 2. 先...
nn.BCEWithLogitsLoss 2.5 其他损失函数1. 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异 2. 损失函数2.1 nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数,. 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 数据值进行归一化. 2.2 nn.NLLLoss功能: 实现负对数似然函数中的负号功能 2.3 nn.BCELoss二分类交...
然损失函数)pytorch的nn.CrossEntropyLoss== caffe的softmaxWithLoss log_sofmax 接nn.NLLLosspytorch的...一般情况下,我们都认为逻辑回归(LR)用来解决二分类问题,BCE损失函数也是用来解决二分类问题的,那逻辑回归以及BCE损失函数能否用来做多分类任务呢,答案是肯定的。有两种方法一、将多分类任务拆解成 ...
nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使⽤它来替换⽹络中的这两个操作。 二、理论 ⾸先输⼊是size是(minibatch,C)。这⾥的C是类别数。损失函数的计算如下: 损失函数中也有权重weight参数设置若设置权重,则公式为: ...
其实,NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss,而其中的NLLloss就是在做交叉熵损失函数的最后一步:预测结果的删除负号,然后求和。 我们下面看两个第一: 例子1 import torch from torch import nn #随机生成一个神经网络的最后一层,3行4列,那就是有4个标签 ...
一、NLLLoss损失与CrossEntropy_Loss交叉熵损失 1. Softmax Softmax是网络输出后第一步操作,其公式可表示为: e v y n ∑ m = 1 K e v m {\frac{{{e^{{v_{{y_n}}}{{\sum\nolimits_{m = 1}^K {{e^{{v_m}}} }}} ∑m=1Kevmevyn 由于网络的输出...
CrossEntropyLoss函数包含Softmax层、log和NLLLoss层,适用于单标签任务,主要用在单标签多分类任务上,当然也可以用在单标签二分类上。 BCEWithLogitsLoss函数包括了Sigmoid层和BCELoss层,适用于二分类任务,可以是单标签二分类,也可以是多标签二分类任务。
LogSoftmax 和NLLLoss(Negative Log Likelihood Loss)是深度学习中常用的两个函数,通常组合使用来实现分类任务中的损失计算。CrossEntropyLoss 是另一种常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。 等价性 LogSoftmax + NLLLoss 与CrossEntropyLoss 在数学上是等价的。具体来说: LogSoftmax...
在分类问题中常用到交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss,有时候还能看到NLLLoss损失,两个损失是有关联的。 1、首先,随机生成一个3 * 3的 tensor,假设该张量test_n是我们的神经网络的输出,一行相当于一个样本的预测结果,如下: 2、使用Softmax处理生成的tensor,这里要对每行元素进行操作,dim=1是对每行的元素进行操作...