# PyTorch中的NLLLoss
PyTorch是一个流行的开源机器学习库，它提供了许多用于深度学习的工具和函数。在众多的损失函数中，NLLLoss（负对数似然损失）是一个非常重要的损失函数，它在处理分类问题时经常被使用。
## NLLLoss简介
NLLLoss是Negative Log Likelihood Loss的缩写，它是一种衡量模型预测概率分布与真实标签之间差异的损失函数。在
原创
2024-07-23 11:22:04
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# PyTorch NLLLoss的实现
## 1. 简介
在深度学习中，NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）是一个常用的损失函数，通常用于多分类任务。它衡量了模型预测值与真实标签之间的差异，越小表示模型预测越准确。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现NLLLoss，并讲解每一步需要做什么，以及给出相应的代码示例。
## 2. NLLLoss
原创
2023-09-24 17:17:43
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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，
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2022-01-25 10:07:09
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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。然后对每一行使用Softmax，这样可以得到每张图片的概率分布。这里dim的意思是计算Softmax的维度，这里设置dim=1，可以看到每一行的加和为1。比如第一行0.6600+0.0570+0.2830=1
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2021-06-18 14:08:29
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####这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋_!BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，
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2023-12-21 23:41:05
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Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久…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
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2023-12-25 11:24:05
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（三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot
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2018-12-03 17:03:00
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对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模型预测的概率为 y^i（0 ≤ y^i ≤ 1），则它的
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2023-10-08 14:48:15
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损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。常见的损失函数包括：MSE（均方差, 也可以叫L2Loss），Cross Entropy Loss（交叉熵），L1 Loss（L1平
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2023-07-06 22:23:27
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信息量熵：对所有可能事件所带来的信息量求期望交叉熵：衡量两个分布更相似否？（在大小上，类似于点积）
它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。参考文献
引言
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()
该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和
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2023-10-05 11:38:43
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torch.nn.NLLLoss()class torch.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。个人理解：感觉像是把 target 转
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2021-06-18 14:50:53
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torch.nn.NLLLoss()class torch.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
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2022-02-28 10:33:06
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# PyTorch中NLLLoss的计算过程
在深度学习中，损失函数是衡量模型预测与真实值之间差距的重要指标。在分类任务中，负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss, NLLLoss）是一个常用的损失函数。本文将深入探讨PyTorch中NLLLoss的计算过程，并通过示例代码进行详细介绍。
## 什么是NLLLoss？
NLLLoss用于多类分类问题，它与So
之前的分类都是只有两个分类，是或者不是。今天学一下多分类问题，比如下面这个图。识别这个图中的数字，当输出结果的时候 有 0-9 十个分类结果。 比如第一个数字5，经过训练输出可能是 P(Y=5) = 0.9 ，即理解为等于5的概率是90%。 但这样有一个问题，如果这个数字特别模糊，可能出现的情况是P(Y=1) = 0.8 ,P(Y=2) = 0.8 , P(Y=5) = 0.9 ,也就是说，这个数
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2022-10-28 05:08:55
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RNN 与DNN.CNN不同，它能处理序列问题，常见的序列问题：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练RNN就是假设我们的样本是基于序列的。比如这么一个例子：”我” “
原创
2021-11-12 09:46:37
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RNN 与DNN.CNN不同，它能处理序列问题，常见的序列问题：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练RNN就是假设我们的样本是基于序列的。
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2022-01-16 14:03:37
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss 计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误
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2021-06-18 14:10:12
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。
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2022-02-11 10:27:29
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torch.nn.NLLLoss（）分类问题的损失函数中，经常会遇到torch.nn.NLLLOSS。torch.nn.NLLLOSS通常不被独立当作损失函数，而需要和softmax、log等运算组合当作损失函数。Input形状：(N, C)Target形状：(N)torch.nn.NLLLOSS官方链接1、源码class NLLLoss(_WeightedLoss):
r"""The n
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2024-02-08 06:41:24
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目录1、损失函数1、nn.L1Loss2、nn.SmoothL1Loss3、nn.MSELoss4、nn.CrossEntropyLoss5、nn.BCELoss6、nn.NLLLoss7、nn.NLLLoss2d8、BCEWithLogitsLoss 与 MultilabelSoftMarginLoss9、比较BCEWithLogitsLoss和Tenso...
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2021-08-12 22:31:44
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