ps.pytorch1.10开始,CrossEntropyLoss的构造参数中,增加了label_smoothing,默认值为0,这样就非常方便的支持了label smoothing标签平滑功能。在开启了这个功能后,CrossEntropyLoss的计算流程和BCELoss有点类似了。 torch.nn.NLLLoss 和CrossEntropyLoss类似,只是去掉了logsoftmax的计算,直接从输入Tensor中挑选第y个作为loss...
CrossEntropyLoss和NLLLoss和KLDivLoss 看名字可能感觉这三个Loss不搭嘎。 NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是Kullback-Leibler divergence Loss。 NLLLoss 似然函数是什么呢? 似然函数就是我们有一堆观察所得得结果,...
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KLDivLoss，作为相对熵，衡量了两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，其常用于模型对比训练中，确保模型生成的分布与目标分布尽可能接近。综上所述，根据任务需求和具体场景选择合适的损失函数是关键，CrossEntropyLoss、NLLLoss和KLDivLoss各有其独特应用，正确运用这些损失函数能够显著提升模型性能和预测准确...
pytorch是面向数据计算的加速库,没有完备的语言库,没有对应的string的对应表示方法。使用编码的方式表示: 1.2. 数据类型 1.3 查看数据类型 (1) 判断变量a的类型 data.type() type(data) (2) 判断变量data是否为某种类型 isinstance(data,类型) (3) 将变量data放到GPU上 ...
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: ...
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: ...
首先,简单地谈下我对NLLLoss损失函数的理解。 经过上面的计算我们知道, Softmax 计算出来的值范围在 [0, 1] ,值的含义表示对应类别的概率。也就是说,每行中最接近于 1 的值对应的类别,就是该图片所属概率最大的类别。这时,目标是最大化概率。但在机器学习中,通常最小化某个函数值,因此,对概率值再进行一...