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...
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...
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...
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...
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 ...
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: ...
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 ...
想象一个3x3的Tensor，它的行代表预测结果，列则代表每个样本的类别（例如，第一行对应一张图片，类别可能是猫、狗或猪）。首先，对每行应用Softmax函数，将预测结果转化为每类的概率分布，确保所有概率之和为1。接着，对这些概率分布取自然对数，这是NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）的步骤。