一. 简述pytorch里面常涉及的两个损失函数:NLLLoss()和CrossEntropyLoss(),本质而言都是交叉熵损失函数,只是使用上略有不同。相对而言,CrossEntropyLoss()使用的更普遍。其差别在于,CrossEntropyLoss()不单是…
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数,以降低差值,不断向真实值接近,最终得到效果良好的...
NLLLoss损失函数 pytorch logloss 损失函数 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...
pytorch f.nll_loss用法pytorch f.nll_loss用法 torch.nn.functional.nll_loss是一个损失函数,用于计算负对数似然损失。 它的用法如下: python loss = nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') 参数说明: - input:模型的输出,大小为(N,C)。通常是通过模型...
NLLLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,全称为Negative Log Likelihood Loss。它通常用于多分类问题中,计算模型预测结果与真实标签之间的差异。 NLLLoss并不是一个正常的负函数,而是一个负对数似然函数。在深度学习中,我们通常使用概率分布来表示模型对不同类别的预测概率。NLLLoss通过计算模型预测的概率分布与真...
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...
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_i,c是第i个样本属于第c...
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...
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='...
a = torch.Tensor([2, 3, 4])# 使用 pytorch 内置的 softmax 函数计算softmax = a.softmax(dim=0)print...