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...
torch.nn.PoissonNLLLoss(log_input=True, full=False, eps=1e-08, reduction='mean') 参数: log_input (bool, optional) – 如果设置为 True , loss 将会按照公 式 exp(input) - target * input 来计算, 如果设置为 False , loss 将会按照 input - target * log(input...
数学公式:NLLLoss = -log(p(y)) , 其中,p(y)表示模型预测样本属于真实类别y的概率。 在多类别分类任务中,NLLLoss通常与Softmax函数结合使用。模型通过Softmax函数将预测得分转化为概率分布,并使用NLLLoss来计算预测概率与真实标签之间的差异。 什么情景用? 多类别分类; 概率建模。 torch.nn.NLLLoss() 18、负...
下面是一个使用PyTorch中的NLLLoss的简单示例。在这个示例中,我们首先创建一个简单的模型,然后使用NLLLoss来训练模型。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(10,3)defforward(...
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ,结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 二. 什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子:在做分类训练的时候,如果一个样本属于第...
即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合。严格意义上的交叉熵损失函数应该是nn.NLLLoss()。 计算公式: 参数: weight(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值,常用于类别不均衡问题。weight 必须是 float类型的 tensor,其长度要于类别 C 一致,即每一个类别都要设置有 weight。 带 weight 的计算...
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='...
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: nll_loss是negative log likelihood loss: 详细介绍见下面torch.nn.NLLLoss,计算公式如下: 例如假设 , class ,则 ,class class 源码中给了个用法例子: # input is of size N x C = 3 x 5 ...
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
在PyTorch中,有一个叫做nll_loss的函数,可以帮助我们更快的实现上述计算,此时无需对target进行独热编码,于是代码可简化如下: importtorch.nn.functional as F#预测值,已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签,此时无需再做one_hot,因为nll_loss会自动做ta...