Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

最新推荐文章于 2025-03-02 15:08:21 发布
最新推荐文章于 2025-03-02 15:08:21 发布
阅读量271 收藏
点赞数
分类专栏： python
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_22210253/article/details/85229988?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecas
版权
本文精选了优快云上两篇热门博客的内容链接，涉及不同领域的技术分享，为读者提供丰富的学习资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PyTorch中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss的计算过程
人工智能
04-29 1447
关于CrossEntropyLoss() 函数的计算过程可以拆解为如下四个步骤：1、对输出的结果进行操作,因为操作可以将所有输入值都归为[0,1]之间，且所有值之和为1，符合概率分布的特性。2、对结果进行log运算，求出都是小于0的值3、对真实概率值进行编码4、利用下面的公式求出最终的loss值CrossEntropyLossx−i1∑n​OneHottargeti​∗logsoftmaxinputi​。
PyTorch详解NLLLoss + softmax和CrossEntropyLoss
alittlebai1的博客
05-11 800
1.softmax** 1.1作用 将得到的数据变为1的分布，使结果在0-1之间，方便评估和比较预测结果； 当我们通过模型 得到三个输出（O1=0.1 , O2 = 1,O3 = 10） 那么我们就选择最大为我们想要的结果。但是三个数字之间的差距太大，那么就用softmax将三个值归一化到0-1之间 2.softmax公式 例如上述的三个数，y1 = exp(0.1)/( exp(0.1) + exp(1) + exp(10) ) 剩下的以此类推。 在import torch.nn.functi.
NLLLoss和CrossEntropyLoss的区别和联系
u010995990的博客
11-02 6353
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
【深度学习】 基于pytorch框架的分类问题损失函数的选择NLL
阳一子的博客
07-22 1331
前提：输出层的激活函数为softmax 分类问题可以使用MSE作为损失函数，但Pytorch官方提供了一种NLL（negative log likelihood）损失函数： 在上式中out为输出层的输出，假设为[[0.3， 0.7], #真实类别为1 ...
pytorch 损失函数教程(2) torch.nn.NLLLoss
qq_41724804的博客
06-15 1161
pytorch 损失函数教程系列
torch.nn中NLLLoss与CrossEntropyLoss比较详解
m0_67146053的博客
01-11 1604
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。
Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解
热门推荐
NeilPy的博客
07-14 2万+
最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_Softmax方法，Loss函数使用了NLLLoss，作为深度学习新手，便上网查了一些资料，将相关知识总结记录以下。 本文主要参考了这篇文章，在此基础上加入了一些自己的理解。 Softmax 我们知道softmax激活函数的计算方式是对输入的每个元素值x求以自然常数e为底的指数，然后再分别除以他们的和，其计算公式如下： Softmax(xi)=...
pytorch验算CrossEntropyLoss ，BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss
咕噜咕噜
07-21 1835
目录一. 手算验证交叉熵验证：输出：二. 手算验证BCEwith_loss 和 BCEWithLogitsLoss验证：输出：三. 验证BCE_loss在二分类时是交叉熵的特例验证：输出： ——————————————————————————————————————————————————— 一. 手算验证交叉熵 (class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None,
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数详情
Lily的博客
01-30 523
交叉损失函数
pytorch笔记：实例解析NLLLoss和CrossEntropyLoss
qq_40206371的博客
06-02 357
1 数据处理 1）我们先随机生成一个3*3的tensor 2）然后对每一行使用Softmax（softmax之后，每一行的加和为1） dim=1，表示第一个维度的 （a[x][1,2,3,...,n]）进行softmax 3）然后对Softmax的结果取自然对数： Softmax后的数值都在0~1之间，所以ln之后值域是负无穷到0。 2 NLLloss NLLLoss的结果就是把上面的输出与Label对应的那个值拿出来，再去掉负号，再求均值。 假设我们现在Target是[0,2,
Pytorch中的NLLLoss代码解释
小毛激励我好好学习的博客
09-07 2322
在分类以及语义分割任务中，CrossEntropy是十分常用的一个损失函数，pytorch也对其进行了实现用于直接使用。 但本人在阅读其源码时，发现nn,CrossEropyLoss并不是直接按照交叉熵公式：Loss(p,y)=∑i=1nyilog(pi)Loss(p, y)=\sum_{i=1}^{n}y_ilog(p_i)Loss(p,y)=∑i=1n​yi​log(pi​)计算而得，实际上其是融合了多个计算而成：softmax计算+log计算+nll_loss计算。其具体原理，推荐一篇讲解得十分详细的
Pytorch学习之：深度剖析NLLLoss和 CrossEntropy 的区别：代码 + 原理 + 为什么有效
qq_42902997的博客
10-27 1166
与 NLLLoss 的情景一样，我们依然沿用刚才的。['吃', '饭']
pytorch中BCELoss、CrossEntropyLoss和NLLLoss
taoqick的专栏
04-06 2055
在PyTorch中进行二分类，有三种主要的全连接层，激活函数和loss function组合的方法，分别是：torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss，torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss，和torch.nn.Linear（输出维度为2）+torch.nn.CrossEntropyLoss，BCEWithLogitsLoss集成了Sigmoid，但是CrossEntropyLoss集成了Softmax。 -----------
CrossEntropyLoss与NLLLoss的总结
街道口扛把子的博客
03-03 2万+
nll_loss(negative log likelihood loss)：最大似然 / log似然代价函数 CrossEntropyLoss: 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。 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签. 它不会为我们计算对数概率. 适合网络...
NLLLOSS & CrossEntropyLoss
梁小憨憨的博客
09-17 1563
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。
【PyTorch】torch.nn.NLLLoss 类：负对数似然损失
最新发布
彬彬侠的博客
03-02 1085
torch.nn.NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss，负对数似然损失）是PyTorch中的一种用于分类任务的损失函数，常用于语言模型、文本分类等任务。它通常与log_softmax()结合使用，以确保输入是对数概率分布，支持weight处理类别不均衡，支持ignore_index忽略某些类别。由于NLLLoss需要log_softmax作为输入，如果处理分类任务（如图像分类、文本分类），推荐CrossEntropyLoss，因为它内部包含log_softmax()，更简
NLLoss和交叉熵的坑
Data _designer
02-07 760
不要试图把你的类分为-1，0，1三种，切记！
交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
11-08
交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()是一种常用的损失函数，通常用于多分类问题中。它结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数，可以同时完成softmax和负对数似然损失的计算。在Pytorch中，可以通过调用nn.CrossEntropyLoss()函数来实现交叉熵损失函数的计算。 具体来说，交叉熵损失函数的计算公式为：$loss(x, class) = -log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})$，其中$x$表示模型的输出，$class$表示正确的类别。交叉熵损失函数的目标是最小化预测值与真实值之间的差距，从而提高模型的准确性。 在Pytorch中，可以通过以下代码来使用nn.CrossEntropyLoss()函数： ``` import torch.nn as nn loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() loss = loss_fn(output, target) ``` 其中，output表示模型的输出，target表示真实的标签。调用loss_fn(output, target)即可计算交叉熵损失函数的值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值