pytorch nll loss（多类）

最新推荐文章于 2025-03-02 15:08:21 发布
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本文详细解析了PyTorch中NLLLoss损失函数的正确使用方法，包括输入与目标位置的重要性，以及如何避免常见的数据类型错误。特别强调了在多类分类任务中，NLLLoss函数无需进行one-hot编码转换的特性。

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1. neg_log_likelihood = F.nll_loss(Y_prob, Y, weight=weight)

   input, target 位置不要弄反，多类nll loss可以把实数编码转为one hot编码，此处不需要转换

2. torch.LongTensor(Y), 数据类型

此处两个错误自己易犯的，不容易察觉

nn.CrossEntropyLoss() nn.NLLLoss()多分类损失函数计算过程详解
08-21 3383
import torch import torch.nn as nn x_input=torch.randn(3,3) print('x_input:\n',x_input) y_target=torch.tensor([1,2,0]) #计算输入softmax，此时可以看到每一行加到一起结果都是1 softmax_func=nn.Softmax(dim=1) soft_output=softmax_func(x_input) print('soft_output:\n',soft_out...
Pytorch - 损失函数与优化器
seek0226的博客
09-22 611
Pytorch - 损失函数nn.CrossEntropyLossnn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitLossnn.L1Lossnn.MSELossnn.SmoothL1Lossnn.PossionNLLLossnn.KLDivLossnn.MarginRankingLossnn.MultiLabelMarginLossnn.SoftMarginLossnn.MultiLabelSoftMarginLossnn.MultiMarginLoss nn.CrossEntropy
NLLLOSS(weight=)中weight解释
juanji3798的博客
05-20 1923
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37724529/article/details/107021786?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162144406116780271573141%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=16214440611678027157314
Pytorch中的分类损失函数比较NLLLoss与CrossEntropyLoss
Jeremy_lf的博客
03-18 1116
参考来源，仅作为学习笔记 二分类 对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如： 模型一的输出为：pred_y1=[0.8,0.2] 模型二的输出为：pred_y2=[0.6,0.4] 需要注意的是，这里的数值已经经过了sigmoid激活函数，所以0.8+0.2=1，比如样本的真实标签是：true_y=[1,0] 现在我们来求这两个模型对于这一个类别的分类损失，怎么求？先给出二分类损失函数，表达式如下： L=−ylog(y′)+(1−y)l
图像分割任务中的loss之weight
weixin_42565571的博客
02-23 3359
** 图像分割任务中的loss之weight 我们在进行图像分割任务时会遇到以下loss表示形式： criterion = torch.nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_label, weight=class_weights).cuda() 这个loss函数中的weight参数是调节图像分割任务中的实例像素占比不同的现象，比如在cityscape数据集中路面的像素肯定比...
Pytorch中易混淆的损失函数与激活函数【softmax, log_softmax, NLLLoss, CrossEntropy】
qq_43456497的博客
05-24 1884
softmax：将一个数值序列映射到概率空间（每个元素分布并且所有和为1）：在softmax的基础上取对数NLLLoss：对log_softmax与one-hot进行计算：衡量两个概率分布的差别（交叉熵）在分类问题中，CrossEntropy等价于log_softmax 结合 nll_loss。
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09-16
在PyTorch中，损失函数是衡量模型预测与真实标签之间差距的重要工具，nn.NLLLoss2d()是其中一种损失函数，主要用于二维数据，如图像处理任务。它全称为Negative Log Likelihood Loss（负对数似然损失），在分类问题...
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09-08
PyTorch中的NLLLoss是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss）的缩写。它通常用于多分类问题中，特别是在神经网络输出的概率分布上。 在PyTorch中，NLLLoss的计算需要两个输入：网络的输出和目标标签。...
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函数 Softmax(x) 是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布. 其定义如下.定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1. NLLLoss...
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