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. 先对input_进行softmax,将结果映射的0~1之间的概率,每一行为一...
深入探讨pytorch中常用的两个损失函数：NLLLoss()与CrossEntropyLoss()。这两者实质上都是交叉熵损失函数，但在应用上略有不同。CrossEntropyLoss()更为流行，因其综合了log与softmax操作。具体而言：1. **NLLLoss：** 负对数似然损失函数，着重于对模型预测与实际标签间差异的量化。2. **CrossEntropy...
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。 以上这几个损失函数本质上都是交叉熵损失函数,只不过是适用范围...
CrossEntropyLoss损失函数即为softmax+log+NLLLoss,一步到位。CrossEntropyLoss的输入就是模型的直接输出,如下所示。显然,结果与之前计算的loss值一致。 >>>loss=nn.CrossEntropyLoss()>>>targettensor([2,2,0,1])>>>outputtensor([[0.8013,0.3554,0.8037],[0.6099,0.7061,0.7492],[0.6697,0.3425,0.1116],[0.4...
在神经网络训练中，NLLLoss和CrossEntropyLoss是常见的损失函数，它们之间的主要区别在于计算方式。简单来说，CrossEntropyLoss其实包含了NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）和softmax函数，而NLLLoss本身则是对交叉熵损失函数的简化，去除了softmax后的负号求和步骤。以一个直观的示例来说明，当我们计算...
1、NLLLoss与CrossEntropy之间的区别: NLLLoss中是先做log-softmax处理后,再取负即可。 CrossEntropyLoss则直接计算损失,内部会自动进行softmax处理。 2、BCELoss与CrossEntropyLoss之间的区别:(交叉熵的计算公式不一样) BCELoss的计算公式: CrossEntropyLoss的计算公式: ...
这种情况输入的target是个索引,跟NLLLOSS的target是一样的,所以说此时的CrossEntropyLoss相当于Softmax+Log+NLLLoss。 这种情况输入的target是预测值,也就是经过softmax之后的值,这里就跟NLLLOSS不一样了。 # Example of target with class indicesloss=nn.CrossEntropyLoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=...
CrossEntropyLoss函数，也称为交叉熵损失函数，其公式与NLLLoss类似，但p、q的含义不同。在pytorch中，p、q经过log_softmax处理。公式为：[公式]。KLDivLoss函数用于度量两个分布的拟合、相似或匹配程度。假设两个概率分布P、Q的KL散度分别为：[公式]。KLDivLoss特别适用于连续分布的距离度量，且在对...
CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数，其数学形式与NLLLoss相似，常用于多分类问题中评估模型预测概率分布与实际标签分布的差异。KLDivLoss，即Kullback-Leibler divergence Loss，用于衡量两个概率分布之间的差异，特别适用于模型对比训练和生成模型等场景。对于NLLLoss而言，其应用基础在于似然函数，即通过观察结果...
nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数区别 - 飞桨AI Studio