NLL损失的公式如下: NLL_loss = -∑log(P(y_true)) 下面我们来分析一下NLL损失的含义以及其推导过程。 然后,我们使用对数函数来缩小概率值的区间,从而将概率值映射为实数域。 推导过程如下: y_true[i] = 1 根据对数函数的性质,我们可以将 y_pred[i] 取对数 log(y_pred[i]) 为了得到样本的NLL损失,我...
腾讯云AI Lab:https://cloud.tencent.com/product/ai-lab 腾讯云AI Lab是一个提供人工智能开发和应用的平台,可以帮助开发者快速构建和部署深度学习模型,包括NLLLoss等损失函数的使用。 腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform):https://cloud.tencent.com/product/tmpl 腾讯云机器学习平台提供了丰富的机器...
损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1Loss(reduction='mean') reduction:'none' | 'mean' | 'sum'。'none':返回(batch,每一个样本的loss), ...
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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...
nllloss计算公式是用来计算负对数似然损失函数的公式,通常用于分类问题中的损失函数计算。 公式如下: nllloss = -1/N *Σi=1 to NΣj=1 to C yij * log(pij) 其中,N表示样本数量,C表示类别数量,yij表示第i个样本属于第j个类别的真实类别标签,pij表示第i个样本属于第j个类别的预测概率。 在实际应用中,...
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...
nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签。NLLLoss() ,即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。 NLLLoss() 损失函数公式: 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e。
最终分类如果使用 log_softmax,损失函数需要使用 nll_loss(Negative Log Likelihood )。 nll_loss 损失函数的表达式为 相当于只取 log(softmax(x)) 预测结果向量 label 对应索引值的相反数。 log_softmax log_softmax = a.log_softmax(dim=0) print('-- log_softmax : ', log_softmax) ...
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...