交叉熵损失:对于二分类问题,(L_{CE} = -[y \log(p) + (1-y) \log(1-p)]),其中 (y) 是真实标签(0或1),(p) 是模型预测为正类的概率;对于多分类问题,交叉熵损失的公式与NLL相同。 【表格】NLL与交叉熵损失的比较 负对数似然损失(NLL)交叉熵损失 定义 基于概率分布的对数似然值的负数 基于真实分...
NLLLoss:Negative Log Likelihood Loss,负对数似然损失函数。 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...
对数损失(Logarithmic Loss,Log Loss)是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题,但也可以用于多元分类问题。 在二元分类问题中,Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i,假设它的实际标签是 yi(取值为 0 或 1),模型预测的概率为 y^i(0 ≤ y^i ≤ 1),则它的...
首先,NLL损失代表的是负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss),它是用来衡量多分类问题中模型输出的概率分布与实际标签之间的差异。NLL损失函数的计算方式是将模型输出的概率分布取对数然后取负号,再将实际标签对应的概率取出来,最后求平均值。NLL损失函数越小,代表模型的输出与实际标签越接近,模型的性能越好。 而...
一、pytorch中各损失函数的比较 Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解 Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss Focal Loss理解-菜鸟笔记 (coonote.com) 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...
对于NLLLoss而言，其应用基础在于似然函数，即通过观察结果估计模型参数。以抛硬币为例，硬币的正反面概率为θ，通过多次实验可以得到θ的似然函数，最大值即为θ的最优估计。将似然函数用于损失函数，其目标是通过减小损失来优化模型参数，使之更加符合观察数据。在分类任务中，似然函数损失函数将观察值视为...
NLLLoss和CrossEntropyLoss都是PyTorch中用于分类任务的损失函数，但它们在应用上有所不同。NLLLoss： 定义：负对数似然损失函数，用于量化模型预测与实际标签之间的差异。 应用场景：当模型的输出已经经过softmax或logsoftmax操作，转换为概率分布时，可以使用NLLLoss。此时，NLLLoss会对这些概率分布进行对数...
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...
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 ...
计算logsoftmax(y^)值,是一个长度为C的向量,从中选取第y个元素,作为该样本的损失 以上述单样本方法,向量化求batch内所有样本的损失,再求mean或sum作为最终损失值,一个标量 ps.pytorch1.10开始,CrossEntropyLoss的构造参数中,增加了label_smoothing,默认值为0,这样就非常方便的支持了label smoothing标签平滑功能。在...