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损失,我...
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...
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...
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的计算方式 NLLLoss的计算公式如下: [ L = -\sum_{i=1}^{N} y_i \log(p_i) ] 其中: ( L ) 是损失值 ( N ) 是样本数量 ( y_i ) 是第 ( i ) 个样本的真实标签 ( p_i ) 是模型预测的第 ( i ) 个样本的概率分布
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] ]) ...
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...
然而，CrossEntropyLoss简化了这个过程。它直接在Softmax和Log的基础上计算，将取自然对数和选择对应标签的步骤合并，形成一个单一的损失函数。这样做的好处是减少了计算步骤，提高了效率。通过这两个实例，我们可以直观地理解NLLLoss和CrossEntropyLoss的差异，它们在深度学习中的应用和计算细节。如果你在实践...
self.loss_f = torch.nn.NLLLoss( weight=torch.tensor([neg_weight, 1.0]), reduction='mean') C=2,是个二分类任务,只有正例和负例2类,因此设置了weight。 真正计算loss时 调用model.loss_func(input, target) input=[B, C] target=[B,]:每个0<=target[i]<=(C-1),也就是需要传入case真正属于...