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...
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 ...
总结这两篇博客的内容就是: 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...
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_...
10.nn.MarginRankingLoss 11.nn.MultiLabelMarginLoss多标签是指,一个样本对应多个类别 12nn.SoftMarginLoss...来说,损失函数内部自带softmax,所以不需要人为额外在上一步执行softmax操作 2.nn.NLLLoss仅仅实现负号的功能 3.nn.BCELoss二分类因为是一个概率分布,在数据输入 ...
1、NLLLoss class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=True) 作用:训练一个n类的分类器 参数 weight:可选的,应该是一个tensor,里面的值对应类别的权重,如果样本不均衡的话,这个参数非常有用,长度是类别数目 szie_average:默认是True,会将mini-batch的loss求平均值;否则就是把loss累加起来 loss loss...
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...
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...
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数,以降低差值,不断向真实值接近,最终得到效果良好的...
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...