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...
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...
multi-class分类任务时 模型一般会直接输出[B, C],这时候要经过F.log_softmax再输入到model.loss_func中得到loss值 这里借用了boxes的log1mexp()函数,它的作用是直接根据logp返回log(1-p)。 fromboxes.utilsimportlog1mexpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpdefmy_nll_func...
在训练过程中,我们首先将模型输出传入Softmax,然后计算NLLLoss。 AI检测代码解析 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...
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...
nllloss计算公式 nllloss计算公式是用来计算负对数似然损失函数的公式,通常用于分类问题中的损失函数计算。 公式如下: nllloss = -1/N *Σi=1 to NΣj=1 to C yij * log(pij) 其中,N表示样本数量,C表示类别数量,yij表示第i个样本属于第j个类别的真实类别标签,pij表示第i个样本属于第j个类别的预测概率...
nllloss 参数 `NLLLoss`(Negative Log Likelihood Loss)是 PyTorch 中一 个常用的损失函数,常用于分类任务。下面将详细介绍 `NLLLoss` 的 各个参数及其作用。 函数原型 ```python torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') ``` 参数详解 1. `...
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...
对于NLLLoss而言，其应用基础在于似然函数，即通过观察结果估计模型参数。以抛硬币为例，硬币的正反面概率为θ，通过多次实验可以得到θ的似然函数，最大值即为θ的最优估计。将似然函数用于损失函数，其目标是通过减小损失来优化模型参数，使之更加符合观察数据。在分类任务中，似然函数损失函数将观察值视为...
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