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 = loss(b, torch...
NLLLoss在训练过程中可以提供梯度信息,使得模型能够通过反向传播算法进行参数更新,从而提高模型的性能。 NLLLoss的应用场景: NLLLoss广泛应用于各种深度学习任务中,特别是多分类问题。例如图像分类、文本分类、语音识别等任务都可以使用NLLLoss作为损失函数进行模型训练。 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了丰富...
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 ...
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...
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...
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 classtorch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') ...
pytorch中通过torch.nn.PoissonNLLLoss类实现,也可以直接调用F.poisson_nll_loss函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean,对应于一般情况下 的计算 log_input对应与输入是否进行对数化。
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...
51CTO博客已为您找到关于NLLLoss损失函数 pytorch的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及NLLLoss损失函数 pytorch问答内容。更多NLLLoss损失函数 pytorch相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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. **CrossEntropyLoss：** 交叉熵损失函数，不仅执行交叉熵计算，还内嵌了log与softmax操作。接下来，我们以三个样本为一batch进行分类任务为例，直观理解CrossEntropyLoss与NLLLoss的区别：假设输入为模型预测结果，目标...