pytorch f.nll_loss用法 torch.nn.functional.nll_loss是一个损失函数,用于计算负对数似然损失。 它的用法如下: python loss = nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') 参数说明: - input:模型的输出,大小为(N,C)。通常是通过模型进行分类得到的结果。 -...
这个损失函数直接在一个步骤中处理了模型的原始输出(也称为logits)和真实标签之间的交叉熵,避免了先将logits转换为概率再计算损失的复杂度。其公式如下: 这个损失函数通过结合sigmoid激活和对数损失计算来改进数值稳定性,减少计算中可能出现的数值问题(如对数函数输入接近0或1时的...
>>> F.sigmoid(trg_) tensor([ 0.3215, 0.9711, 0.5074, ..., 0.5407, 0.9749, 0.5334]) >>> loss = F.nll_loss(sigm, F.sigmoid(trg_), ignore_index=250, weight=None, size_average=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File...
公式6中的Lce其实就是交叉熵损失函数,也就是公式1。 下面看看交叉熵损失函数、Focal Loss和GHM Loss三种损失函数对不同梯度模长样本的抑制效果图: 图9 三种损失函数对样本的抑制效果图 从上图中可以看出交叉熵损失函数基本没有抑制效果,Focal Loss可以有效的抑制容易区分的样本,而GHM Loss不仅可以很好的抑制简单样本...
对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值1 9 多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss ...
F.nll_lossthrows aRuntimeErrorwhen passing in empty tensors. This works on CPU. See also#31472,#31491. minimal repro: importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput_size=[2,3,0,7]reduction="mean"device='mps'input_cpu=torch.rand(input_size,requires_grad=True,device='cpu')input_mps=input_...
常见的损失函数包括:MSE(均方差, 也可以叫L2Loss),Cross Entropy Loss(交叉熵),L1 Loss(L1平均绝对值误差),Smooth L1 Loss(平滑的L1 loss),BCELoss (Binary Cross Entropy)等。下面分别对这些损失函数举例说明。 只写了一部分,后面陆续增加。。 2.1 MSELoss ...
nll_loss()以第二参数为索引,返回第一参数的对应元素的相反数。 从数学公式上讲,第三步应该先将标签转换为one-hot编码。 比如上图的例子,y作one-hot之后为[[1 0 0], [0 1 0], [0 0 1]],这样点乘时,只有元素为1的位置上有值,而且因为乘的是1,所以点乘的计算结果就是x_soft_log对应的元素。既然...
cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数,一般用于在全连接层之后,做loss的计算。 其中x是二维张量,是全连接层的输出;y是样本标签值。 x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数,表示loss的值。