softmax、log_softmax、NLLLoss和交叉熵损失对比分析 softmax(x) 函数:输入一个实数向量并返回一个概率分布 log_softmax(x) 函数:对经过softmax的函数经过一次对数运算 NLLLoss 损失:负对数似然损失,negative log likelihood loss,若𝑥𝑖=[𝑞1,𝑞2,..., 3
如果您检查实现，您会发现它在对传入参数应用log_softmax之后调用nll_loss。
机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/79496256 写的还挺好的,推导的也挺好的 值得一提的是 lr中logloss没有哪个函数的转换 后面实际中 比如在gbdt中,其实是将值通过sigmod函数进行了一次转换,所以才这样,这里面写的很清楚,还是很有意思的...
theirssotfmax交叉熵 2019-12-20 15:17 − https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/89448988 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等。虽然现在已经开源了... cheatingdeath 0 297 .Net 之自定义Log...
PyTorch？中使用log_softmax时交叉熵损失和NNLLoss之间的差异他们是一样的。如果您检查实现，您会发现它...