nn.BCEWithLogitsLoss 2.5 其他损失函数1. 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异 2. 损失函数2.1 nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数,. 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 数据值进行归一化. 2.2 nn.NLLLoss功能: 实现负对数似然函数中的负号功能 2.3 nn.BCELoss二分类交...
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...
cross_entropy_mean = F.nll_loss(log_preds, labels) 或者 loss = nn.NLLLoss() 很多人很难理解,不是求的交叉熵损损失吗?怎么返回的是nll_loss呢? 其实,NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss,而其中的NLLloss就是在做交叉熵损失函数的最后一步:预测结果的删除负号,然后求和。 我们下面看两个第一: ...
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和CrossEntropyLoss都是PyTorch中用于分类任务的损失函数，但它们在应用上有所不同。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...
loss(x,label)=−xlabel 在前面接上一个 nn.LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。事实上,nn.CrossEntropyLoss 也是调用这个函数。注意这里的 xlabelxlabel 和上个交叉熵损失里的不一样(虽然符号我给写一样了),这里是经过 logSoftMaxlogSoftMax 运算后的数值, ...
在神经网络训练中，NLLLoss和CrossEntropyLoss是常见的损失函数，它们之间的主要区别在于计算方式。简单来说，CrossEntropyLoss其实包含了NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）和softmax函数，而NLLLoss本身则是对交叉熵损失函数的简化，去除了softmax后的负号求和步骤。以一个直观的示例来说明，当我们计算...
nn.CrossEntropyLoss与F.nll_loss F.nll_loss计算方式是下式,在函数内部不含有提前使用softmax转化的部分; nn.CrossEntropyLoss内部先将输出使用softmax方式转化为概率的形式,后使用F.nll_loss函数计算交叉熵。 也就是: 注意: 两个函数的输入分别是input和target, input是网络预测的输出,形状为(batch_size, ...
CrossEntropyLoss 损失函数即为 softmax+log+NLLLoss,一步到位。 CrossEntropyLoss 的输入就是模型的直接输出,如下所示。显然,结果与之前计算的 loss 值一致。 >>> loss = nn.CrossEntropyLoss() >>> target tensor([2, 2, 0, 1]) >>> output tensor([[0.8013, 0.3554, 0.8037], [0.6099, 0.7061, ...
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...