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...
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。 在实际应用中,通常使用softmax函数将预测结果转化为概率值,即: pij = exp(zi) /Σk=1 to C exp...
nll_loss 公式 NLL Loss(Negative Log Likelihood Loss)的公式如下: $NLL\_loss = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^{C} y_{i,j}log(p_{i,j})$。 其中,$N$是样本数量,$C$是类别数量,$y_{i,j}$表示第$i$个样本的真实类别是$j$的概率,$p_{i,j}$表示模型预测第$i$个样本...
text{NLLLoss}(x, y) = (1)/(N) ∑_i=0^N 1 x_i, y_i 这里,x是模型的输出(经过 `log_softmax` 处理后的对数概率),y是真实标签。该公式首先对每个样本的真实类别对应的预测对数概率取负,然后将所有样本的这些值相加,最后除以样本数量N得到平均损失。