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...
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: ...
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...
1. **NLLLoss：** 负对数似然损失函数，着重于对模型预测与实际标签间差异的量化。2. **CrossEntropyLoss：** 交叉熵损失函数，不仅执行交叉熵计算，还内嵌了log与softmax操作。接下来，我们以三个样本为一batch进行分类任务为例，直观理解CrossEntropyLoss与NLLLoss的区别：假设输入为模型预测结果，目标...
CrossEntropyLoss的计算公式为(本质上是交叉熵公式+softmax公式): BCEWithLogitsLoss和BCELoss的predict和target必须保持维度相同,即同时是一维张量,或者同时是二维张量,例如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 m=nn.Sigmoid() loss=nn.BCELoss() ...
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...
1、NLLLoss与CrossEntropy之间的区别: NLLLoss中是先做log-softmax处理后,再取负即可。 CrossEntropyLoss则直接计算损失,内部会自动进行softmax处理。 2、BCELoss与CrossEntropyLoss之间的区别:(交叉熵的计算公式不一样) BCELoss的计算公式: CrossEntropyLoss的计算公式: ...
CrossEntropyLoss函数，也称为交叉熵损失函数，其公式与NLLLoss类似，但p、q的含义不同。在pytorch中，p、q经过log_softmax处理。公式为：[公式]。KLDivLoss函数用于度量两个分布的拟合、相似或匹配程度。假设两个概率分布P、Q的KL散度分别为：[公式]。KLDivLoss特别适用于连续分布的距离度量，且在对...
接着，对这些概率分布取自然对数，这是NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）的步骤。NLLLoss的计算过程是：选取每个样本对应的类别值，去掉负号，然后取平均值，得到整个数据集的损失度量。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...
再谈CrossEntropyLoss 交叉熵(cross entropy)是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。 线性回归中的损失函数MSN 在线性回归问题中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数,比如: 这里的m表示m个样本的,loss为m个样本的loss均值。MSE在线性回归问题中比较好用,那么在逻辑分类问题中还是...