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...
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...
nn.NLLLoss的定义如下: 来源:https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152 用于多分类的负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood) loss(x,label)=−xlabel loss(x,label)=−xlabel 在前面接上一个 nn.LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。事实上,nn.CrossEntropyLoss 也是调用这个函数。注...
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...
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: ...
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个m*N的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个3*3的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。
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...
CrossEntropyLossr = softmax + NLLLoss 回到刚开始的那个数字图像。拿出第一个数字。 该图像由28*28的矩阵像素点构成。颜色深浅由0-255表示,映射到0-1.每个矩阵中的值为0-1,表示该点的颜色的深浅。 代码实现过程还是之前的四步, 1.数据准备 2.设计模型类 3.选择优化器和损失函数 4. 循环训练 ...
CrossEntropyLoss执行结果 # CrossEntropyLoss()执行结果 loss = nn.CrossEntropyLoss() output = loss(input, target) print(output) # 结果 tensor(2.5942, grad_fn=<NllLossBackward>) 可用于文本分类等任务的损失计算问题。 # 序列标注input=torch.randn(2,4,5)print(input)input=input.view(-1,input.siz...
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个m*N的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个3*3的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。 可以看出模型认为第123张都更可能是猫。 然...