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
nllloss分类 nllloss分类 nllloss分类常用于多分类任务中。它以对数似然损失为基础构建。计算过程涉及概率分布的对数运算。目标是最小化预测与真实标签间的差距。其公式形式为对负对数似然求和。对每个样本的损失进行单独考量。在图像分类领域有广泛应用。能有效处理具有多个类别的数据。分类准确率是衡量其效果的重要指标...
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类别0、2、1; 图1 2. 先...
self).__init__()self.linear=nn.Linear(10,3)defforward(self,x):returnself.linear(x)# 创建模型、损失函数和优化器model=SimpleModel()criterion=nn.NLLLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 创建一些模拟数据inputs=torch.randn(5,10)targets...
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运算，并计算负对数似然损失。 特点：需要用户手动确保输入是经过softmax或logsoftmax处理后的...
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...
NLLLoss与CrossEntropyLoss的区别在于一个log_softmax()函数,KLDivLoss与其它两者的区别在于其实两个KL散度之差再求和,而另外两者是求和(当然具体公式会有一定区别) #NLLlossdefforward()x=self.fc2(x)x=F.log_softmax(x,dim=1)returnxF.nll_loss()#CrossEntropydefforward()x=self.fc2(x)returnx...
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个m*N的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个3*3的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。 可以看出模型认为第123张都更可能是猫。 然...
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...
NLLLoss的处理方式类似，但直接将softmax与log后的结果输入，同样得到1.7075的损失值。这表明NLLLoss简化了过程，直接在softmax与log操作之后进行损失计算。对比CrossEntropyLoss，将输入与目标输入，得到相同结果1.7075。此操作隐含了softmax与log过程，简化了分类任务中的损失计算。综上所述，实际训练中...