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
使用NLLLoss的代码示例 下面是一个使用PyTorch中的NLLLoss的简单示例。在这个示例中,我们首先创建一个简单的模型,然后使用NLLLoss来训练模型。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.linear=nn.Li...
在训练过程中,我们首先将模型输出传入Softmax,然后计算NLLLoss。 num_epochs=100forepochinrange(num_epochs):model.train()optimizer.zero_grad()# 前向传播outputs=model(input_data)# Softmax计算得到概率log_probs=F.log_softmax(outputs,dim=1)# 计算NLLLossloss=criterion(log_probs,labels)# 反向传播和...
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。在开启了这个功能后,CrossEntropyLoss的计算流程和BCELoss有点类似了。 torch.nn.NLLLoss 和CrossEntropyLoss类似,只是去掉了logsoftmax的计算,直接从输入Tensor中挑选第y个作为loss...
公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110 个人理解:感觉像是把 target 转换成 one-hot 编码,然后与 input 点乘得到的结果 代码理解: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF torch.manual_seed(2019) ...
Pytorch-损失函数-NLLLoss Pytorch-损失函数-NLLLoss 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 class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100,reduce=None, reduction='...
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...
torch f.nll_loss 公式 在PyTorch 中,`torch.nn.functional.nll_loss`(简称为 `F.nll_loss`)用于计算负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss)。该损失函数常用于多分类问题,尤其是当模型输出已经经过了 `log_softmax` 激活函数处理之后。 假设我们有一个包含N个样本的批量数据,每个样本有C个类别。设x_...
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...
NLLloss在pytorch定义 pytorch cross entropy loss,损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程:在一个批次(batch)前向传播完成后,得到预测值,然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值,反向传播去更新权值和偏置等参