CrossEntropyLoss与NLLLoss

最新推荐文章于 2025-02-18 20:29:03 发布

进击的吃恩程sy

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分类专栏： pytorch

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NLL_Loss & CrossEntropyLoss（交叉熵）

Tabbyddd的博客

05-13

6458

EntropyLoss** 交叉熵损失函数。交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，当交叉熵越小，说明二者之间越接近。实际上，可以认为： CrossEntropyLoss = log_sofrmax + NLLLoss 在对图片进行分类时，通常会一次性输入n张图片，最后得出一个n*c的tensor，c是此次分类的类别数：比如：n=10,c=2，表示一共10张图片，类别为2类 output = torch.tensor([[-2.8799, 1.1380], [ 0.4756, -0.277

CrossEntropyLoss 和NLLLoss的关系

flying_ant2018的博客

03-14

289

【代码】CrossEntropyLoss 和NLLLoss的关系。

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【Pytorch】对比CrossEntropyLoss与NLLLoss

guofei_fly的博客

01-31

839

CrossEntropyLoss（交叉熵损失）与NLLLoss（negative log likelihood，负对数似然损失）都是适用于分类问题，基于log似然损失，即交叉熵损失函数的实现方式，其体现了两个分布的近似程度：L(p,q)=−∑ipilog⁡qiL(p,q)=-\sum_ip_i\log q_iL(p,q)=−i∑pilogqi对于分类问题，其只在真实所属类别kkk上的编码为1...

torch.nn.CrossEntropyLoss()计算

最新发布

m0_46696145的博客

02-18

943

torch.nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()

01-20

用于多分类，直接写标签序号就可以：0,1,2. 预测需要维度与标签长度一致。 import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) loss = criterion(output, label) print(网络输出为3个5类:) print(output) print(要计算loss

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - nn.NLLLoss（Negative Log-Likelihood Loss）

二分掌柜的

06-09

1839

flyfish

Pytorch中的损失函数：CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别

奥古斯都

06-29

2933

在网上也浏览了很多的博客，很多博主都从熵和信息量开始介绍，因为最近在使用损失函数过程中遇到一点问题，因此就想一探究竟到底pytorch中的交叉熵损失函数是如何计算的，所有最简单的从公式和代码开始看。接下来直接介绍这两个函数： 1、NLLLoss class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=True) 作用：训练一个n类的分类器参数 weight：可选的，应该是一个tensor，里面的值对应类别的权重，如果样本不均衡的话，这个参数非常有用，长

torch.nn中NLLLoss与CrossEntropyLoss比较详解

m0_67146053的博客

01-11

1584

本篇文章中我们将详细比较torch.nn中两个损失函数类NLLLoss与CrossEntropyLoss，首先我们将介绍负对数似然和交叉熵，其次我们再介绍在Pytorch中两个类具体的执行计算方式。

NLLLoss和CrossEntropyLoss的区别和联系

u010995990的博客

11-02

6312

NLLLoss NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss，也就是最大似然函数。在图片进行单标签分类时，【注意NLLLoss和CrossEntropyLoss都是用于单标签分类，而BCELoss和BECWithLogitsLoss都是使用与多标签分类。这里的多标签是指一个样本对应多个label.】假设输入m张图片，输出一个m*N的tensor,其中N是分类的个数，比如N为词表大小。比如，输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3∗33*33∗3的tensor，举一个例子

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

ltochange的博客

06-15

4582

NLLLoss 负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，xxx 是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。yyy是样本对应的类别标签，每个样本可能是CCC种类别中的一个。 lnl_{n}ln 为第nnn个样本对应的losslossloss，0≤yn≤C−10 \leq y_{n} \leq C-10≤yn≤C−1 ln=−wynxn,ynl_{n}=-w_{y_{n}} x_{n, y_{n}}ln

交叉熵损失函数和NLL_loss

yimenren的博客

03-21

4217

损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485

PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失

qq_50001789的博客

02-10

6418

PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失

NLLLOSS & CrossEntropyLoss

梁小憨憨的博客

09-17

1537

今天在看论文的时候，看到了NLLLOSS函数，嗯？这是个啥，然后就查了查，原来是跟CrossEntropyLoss一样的，这里整理一下，方便以后查阅。

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

热门推荐

weixin_45414792的博客

10-15

4万+

在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。 BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，nn.BCELoss()为二元交叉熵损失函数，只能解决二分类问题。在使用nn.BCELoss()作为损失函数时，需要在该层前面加上Sigmoid函数，一般使用nn.Sigmoid()即可，而在使用nn.CrossEntropyLoss()其内部会自动加上Sofrmax层。下面会详细说明。 nn.CrossEn

【PyTorch】torch.nn.CrossEntropyLoss 类：应用Softmax和计算交叉熵损失

彬彬侠的博客

01-16

1064

在PyTorch中，torch.nn.CrossEntropyLoss是一个常用的损失函数，用于处理多分类问题。它结合了nn.LogSoftmax和负对数似然损失函数（Negative Log-Likelihood Loss, NLLLoss），适合用于分类模型的训练。它会自动对logits应用Softmax，并计算交叉熵损失。常用参数解释说明：weight：为类别分配权重。ignore_index：忽略某些类别的损失。reduction：控制返回损失的形式（平均值、总和或逐样本）。

聊聊关于分类和分割的损失函数：nn.CrossEntropyLoss()

Henry的博客

03-10

4555

解释分类和分割中，CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数的作用

pytorch损失函数之nn.CrossEntropyLoss()【内含softmax推导】

LIsaWinLee的博客

07-30

5785

nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合

NLLLoss和CrossEntropyLoss

08-19

NLLLoss和CrossEntropyLoss是用于计算分类问题中的损失函数。在实际中，可以认为NLLLoss和CrossEntropyLoss是等价的。内置的CrossEntropyLoss函数就是完成这个计算的，可以通过nn.CrossEntropyLoss()来定义。这个函数将输出和标签作为输入，计算出损失值。NLL_LOSS和CROSS_ENTROPY_LOSS是常用的损失函数，它们在处理分类问题时非常有用。可以在代码中使用这些损失函数来评估模型的性能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [NLL_Loss & CrossEntropyLoss（交叉熵）](https://blog.youkuaiyun.com/Tabbyddd/article/details/106101759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [NLL_LOSS与CROSS_ENTROPY_LOSS详解](https://blog.youkuaiyun.com/GXG_boss6/article/details/126696719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]