通过将模型的输出经过Softmax函数得到概率分布,再与真实标签计算交叉熵损失,可以同时优化模型的预测结果和概率分布。 除了交叉熵损失函数,负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood Loss)也常用于多分类问题。它与交叉熵损失函数的计算方法相似,不同之处在于负对数似然损失函数假设模型的输出服从多项分布。负对
可以看到就是先调用log_softmax,再调用nll_loss。 log_softmax就是先softmax再取log: \log _{s} o f t \max (x)=\log (\operatorname{softmax}(x)) nll_loss 是negative log likelihood loss: 详细介绍见下面torch.nn.NLLLoss,计算公式如下: \operatorname{nll}_{l} \operatorname{oss}(\hat{x}...
NLLLoss是Negative Log Likelihood Loss的缩写,它是一种衡量模型预测概率分布与真实标签之间差异的损失函数。在分类问题中,我们通常希望模型能够预测出正确的类别。NLLLoss通过计算模型预测的概率分布与真实标签之间的负对数似然,来衡量模型的预测性能。 NLLLoss的计算方式 NLLLoss的计算公式如下: [ L = -\sum_{i=1}...
NLLLoss (Negative Log Likelihood Loss) NLLLoss 仅计算负对数似然损失。它本身是一个纯粹的损失函数,没有任何内部参数。因为它需要对数概率作为输入,通常在计算损失之前需要手动对输入应用 log_softmax。这种组合使用非常灵活,因此将 nll_loss 作为无状态函数放在 torch.nn.functional 中是合理的选择。 使用示例: py...
NLLLoss全名叫做Negative Log Likelihood Loss,顾名思义,输入就是log likelihood,对输入的对应部分取负号就是这个loss的输出了,公式可以表示为: 其中 是每个类别的权重,默认的全为1, 表示对应target那一类的概率。更简单一点来说,就是将对应类别的x输出取负值。比如说x=[-2, -3, -0.5],y=[0, 0, 1],那...
NLLLoss 的全称为 “negative log likelihood loss”,其作用是实现负对数似然函数中的负号。 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') 这个类结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean') ...
负对数似然(Negative log-likelihood, NLL) 那么有同学要问了,什么交叉熵,什么相对熵,什么对数似然函数,现在又来一个负对数似然函数,杨大大,你搞得我头都大了,能不能讲的通俗点? -- 安排 对数似然函数就是我们上面所说的,所谓负对数似然函数就是单纯的在前面添加一个负号l(θ)=−logL(θ)=−logPG(xi...
负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss) 余弦相似度损失Cosine Similarity Loss 参考资料 均方误差 L2 范数 nn.MSELoss() 平均绝对误差 L1 范数 nn.L1Loss() Smooth L1 Loss Smooth L1 Loss nn.SmoothL1Loss() Huber损失 HuberLoss nn.HuberLoss() ...
全名是负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood),在Pytorch的文档中有如下说明: Obtaining log-probabilities in a neural network is easily achieved by adding a LogSoftmax layer in the last layer of your network. You may use CrossEntropyLoss instead, if yo ...
NLLLoss，全称为Negative Log Likelihood Loss，是一种最大似然或log似然代价函数，其本质是衡量预测结果与实际观察值之间的差异。CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数，其数学形式与NLLLoss相似，常用于多分类问题中评估模型预测概率分布与实际标签分布的差异。KLDivLoss，即Kullback-Leibler divergence Loss，用于...