一. 简述pytorch里面常涉及的两个损失函数:NLLLoss()和CrossEntropyLoss(),本质而言都是交叉熵损失函数,只是使用上略有不同。相对而言,CrossEntropyLoss()使用的更普遍。其差别在于,CrossEntropyLoss()不单是…
3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 smooth L1 loss(faster RCNN 和 SSD ...
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...
使用NLLLoss来验证下,和上述解释相符, 而CrossEntropyLoss损失函数是Softmax + Log + NLLLoss这些操作合并起来的,CrossEntropyLoss内部使用了nn.LogSoftmax。直接将神经网络的输出test_n和target作为输入进行计算。 Enjoy it!
一.区别: 大致区别总结: 作用范围不同,Cookie 保存在客户端(浏览器),Session 保存在服务器端。 存取方式的不同,Cookie 只能保存 ASCII,Session 可以存任意数据类型,一般情况下我们可以在 Session 中保持一些常用变量信息,比如说 UserId 等。 有效期不同,Cookie 可设置为长时间保持,比如我们经常使用的默认登录功能...
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. **CrossEntropyLoss：** 交叉熵损失函数，不仅执行交叉熵计算，还内嵌了log与softmax操作。接下来，我们以三个样本为一batch进行分类任务为例，直观理解CrossEntropyLoss与NLLLoss的区别：假设输入为模型预测结果，目标...
#loss: tensor(3.7448, grad_fn=<NllLossBackward>) 3、torch.nn和torch.nn.functional的区别 torch.nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, size_average=True) class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=True) 区别很明显,一个直接可以调用。一个先声明一个对象,然后才能调用;但是不管...
接着，对这些概率分布取自然对数，这是NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）的步骤。NLLLoss的计算过程是：选取每个样本对应的类别值，去掉负号，然后取平均值，得到整个数据集的损失度量。然而，CrossEntropyLoss简化了这个过程。它直接在Softmax和Log的基础上计算，将取自然对数和选择对应标签的步骤合并...
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...
NLLloss在pytorch定义 pytorch cross entropy loss,损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程:在一个批次(batch)前向传播完成后,得到预测值,然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值,反向传播去更新权值和偏置等参