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...
分类任务,input=[-1.233, 2.657, 0.534], 真实标签为 2(class=2),则 loss 为-0.534。就是 对应类别上的输出,取一个负号!感觉被 NLLLoss 的名字欺骗了。 实际应用: 常用于多分类任务,但是 input 在输入 NLLLoss()之前,需要对 input 进行 log_softmax 函数 激活,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对...
torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None,reduction=‘elementwise_mean’) 功能: 常用于多分类任务,但是 input 在输入 NLLLoss()之前,需要对 input 进行 log_softmax 函数激活,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数。这些步骤隐含在了CrossEntropyLoss中。 参数...
然后,通过调用loss.backward()方法计算梯度,并通过optimizer.step()方法更新模型的权重。 2. 负对数似然损失函数(NLLLoss) 负对数似然损失函数也是用于多分类问题的常见损失函数之一。与交叉熵损失函数不同的是,负对数似然损失函数要求模型输出的是一个对数概率分布。在PyTorch中,通过使用torch.nn.NLLLoss类来实现负对...
torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 17. 负对数似然损失 NLLLoss 负对数似然损失. 用于训练 C 个类别的分类问题。 torch.nn.NLLLoss(weight=None, ignore_index=...
PyTorch中NLLLoss的计算过程 在深度学习中,损失函数是衡量模型预测与真实值之间差距的重要指标。在分类任务中,负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss, NLLLoss)是一个常用的损失函数。本文将深入探讨PyTorch中NLLLoss的计算过程,并通过示例代码进行详细介绍。
利用pytorch来深入理解CELoss、BCELoss和NLLLoss之间的关系 损失函数为为计算预测值与真实值之间差异的函数,损失函数越小,预测值与真实值间的差异越小,证明网络效果越好。对于神经网络而言,损失函数决定了神经网络学习的走向,至关重要。 pytorch中的所有损失函数都可以通过reduction = ‘mean’或者reduction = ‘sum’来...
classtorch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 计算公式:loss(input, class) = -input[class] 公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110
Pytorch-损失函数-NLLLoss Pytorch-损失函数-NLLLoss 常⽤于多分类任务，NLLLoss 函数输⼊ input 之前，需要对 input 进⾏ log_softmax 处理，即将 input 转换成概率分布的形式，并且取对数，底数为 e class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100,reduce=None, reduction='...
tensor(2.0115, grad_fn=<NllLossBackward>) 三、L1损失函数 torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 功能: 计算输出y和真实标签target之间的差值的绝对值。 我们需要知道的是,reduction参数决定了计算模式。有三种计算模式可选:none:逐个元素计算。