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,我们需要计算所有样本的...
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...
cross_entropy_loss log_softmax 和 nll_loss 经常组合使用,常见于各种分类算法。 cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) loss = nn.CrossEntropyLoss() l1...
cross_entropy_mean = F.nll_loss(log_preds, labels) 或者 loss = nn.NLLLoss() 很多人很难理解,不是求的交叉熵损损失吗?怎么返回的是nll_loss呢? 其实,NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss,而其中的NLLloss就是在做交叉熵损失函数的最后一步:预测结果的删除负号,然后求和。 我们下面看两个第一: ...
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 ...
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...
针对你遇到的错误 "runtimeerror: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'float'",我们可以从以下几个方面进行分析和解决: 1. 理解错误信息 错误信息表明,在使用 PyTorch 的负对数似然损失函数(nll_loss)时,遇到了一个不支持的数据类型 'float'。nll_loss 通常用于分类问题,特别...
NLLLoss（Negative Log-Likelihood Loss）是一种用于衡量分类模型预测结果与实际标签差异的损失函数。作为分类任务中普遍采用的损失函数，NLLLoss通过计算模型输出与正确标签之间的负对数似然（NLL）损失，来评估模型的性能。具体而言，该函数根据模型预测与实际标签的差异程度，量化模型的预测误差，从而帮助优化...
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。 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)。
nll_loss ''' torch.nn torch.nn.functional (F) CrossEntropyLoss cross_entropy LogSoftmax log_softmax NLLLoss nll_loss ''' 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32...