该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。...Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 ...3、NLLLoss的结果就是把上面的输出与Label对应的那个值拿出来(下面例子中就是：将log_output\logsoftmax_output中与y_target对应的值拿出来)，去掉负号，再求均值...:\n',logsoftmax_output) #pytorch中关于NLLLoss的默认参数配置为：reducetion=True、size_average=True nllloss_func=nn.NLLLoss...pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output
torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.NLLLoss 损失函数是用来衡量模型输出的每个预测值与真实值的差异的： 还有额外的两个概念...所以优化H(P,Q)等价于优化H(Q) ，因为H(P)是已知不变的。 3.2 分类损失函数 ---- 下面我们来了解最常用的四个分类损失函数。...torch.nn.NLLLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') NLLLoss 的全称为 “negative log likelihood...torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') 这个类结合了 nn.LogSoftmax 和 nn.NLLLoss...3.3 总结 F.sigmoid （激活函数）+ nn.BCELoss （损失函数）= torch.nn.BCEWithLogitsLoss（损失函数） nn.LogSoftmax （激活函数）+ nn.NLLLoss
nn.NLLLoss（负对数似然损失）：将神经网络输出的隶属各个类的概率向量x与对应真实标签向量（个人理解应该是one-hot向量吧）相差再相加，最后再取负。...nn.CrossEntropyLoss （交叉熵损失）：如上述二进制交叉熵所示，随着预测的概率分布越来越接近实际标签，交叉熵会逐渐减小。...pytorch将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()组合到nn.CrossEntropyLoss()，即调用nn.CrossEntropyLoss() 底层会调用上述两个函数，可以理解为...CrossEntropyLoss = LogSoftmax + NLLLoss。...同nn.NLLLoss。
NLL-loss（Negative Log Liklihood） 负对数似然概率 在pytorch的交叉熵损失函数定义中，有这么一句话： 交叉熵损失 是将 Logsoftmax 和 NLLLoss结合到一起了..., 也就是说 NLLLoss 要求的输入是 对数似然概率，log-probabilities， 也就是应接受 Logsoftmax的结果，它本身的定义为： 但是由于pytorch中指定它接受的已经是经过...Logsoftmax处理过的数据，所以实际的运算为： 即对输入的Logsoftmax数据前面乘上一个权重然后求负数，再对batchsize 求和（最多再取个平均） 5.BCEwithlogits-loss...BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 不然的话，使用BCEloss就是要先对数据进行 sigmoid函数操作， 然后将结果再输入BCELoss求损失值， 有点类似于pytorch本身的CrossEntropyLoss...将 Logsoftmax 和 NLLLoss结合在一起了 6.SmoothL1-loss 多用于目标检测，比如Fast R-CNN 对于边框的预测是一个回归问题。
此外，如果多分类的y_pred经过了nn.LogSoftmax激活，可以使用nn.NLLLoss损失函数(The negative log likelihood loss)。...这种方法和直接使用nn.CrossEntropyLoss等价。 如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...()(y_pred,y_true) print(ce) # 等价于先计算nn.LogSoftmax激活，再调用NLLLoss y_pred_logsoftmax = nn.LogSoftmax(dim...= 1)(y_pred) nll = nn.NLLLoss()(y_pred_logsoftmax,y_true) print(nll) tensor(0.5493) tensor(0.5493)...weight_decay参数可以设置参数在训练过程中的衰减，这和L2正则化的作用效果等价。
4、nn.CrossEntropyLoss需要注意的是，target输入必须是 tensor long 类型（int64位）import torch # cross entropy losspred =...6、nn.NLLLoss负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood）?在前面接上一个 LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。...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编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax....损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做 softmax.Nn.NLLLoss 和 nn.CrossEntropyLoss 的功能是非常相似的...02, 1.5023e-03, 1.4633e+00], [3.0486e+00, 2.4757e-03, 1.3133e+00]], dtype=torch.float64)从结果来看，两个是等价的
二、Pytorch内置损失函数 1. nn.CrossEntropyLoss 功能：交叉熵损失函数，用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的计算过程。...功能：负对数似然损失函数，当网络的最后一层是nn.LogSoftmax时使用。..., 4]) output = loss(m(input), target) 3. nn.NLLLoss2d 功能：对于图片输入的负对数似然损失....它计算每个像素的负对数似然损失。它是nn.NLLLoss的二维版本。...通常用于模型输出与某个目标分布或另一个模型输出之间的相似性度量 注意事项：需提前将输入计算 log-probabilities，如通过nn.logsoftmax() 主要参数： reduction：none
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。...首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F）。...二者函数的区别可参见 知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么？...下面是对与cross entropy有关的函数做的总结： torch.nn torch.nn.functional (F) CrossEntropyLoss cross_entropy LogSoftmax...log_softmax NLLLoss nll_loss 下面将主要介绍torch.nn.functional中的函数为主,torch.nn中对应的函数其实就是对F里的函数进行包装以便管理变量等操作
即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合。严格意义上的交叉熵损失函数应该是nn.NLLLoss()。...loss为0 print('ignore_index = 2: ', loss_2) # 类别为2的样本的loss为0 NLLLoss torch.nn.NLLLoss(weight=None,...这些步骤隐含在了CrossEntropyLoss中。 参数： weight(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值，常用于类别不均衡问题。...此函数可以认为是 nn.CrossEntropyLoss 函数的特例。其分类限定为二分类，y 必须是{0,1}。还需要注意的是，input 应该为概率分布的形式，这样才符合交叉熵的应用。...(将 nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行结合）。
一种可能的替代的方案是使用 LogSoftmax （然后再求 exp），数值稳定性比 softmax 好一些。 可以看到，LogSoftmax省了一个指数计算，省了一个除法，数值上相对稳定一些。...cross-entropy 不是机器学习独有的概念，本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解（只是简单理解！）...cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的 LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算，数值稳定还好一点，为啥不直接算他呢？...所以说，这有了 PyTorch 里面的 torch.nn.CrossEntropyLoss (输入是我们前面讲的 logits，也就是 全连接直接出来的东西)。...这个 CrossEntropyLoss 其实就是等于 torch.nn.LogSoftmax + torch.nn.NLLLoss。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...矩阵范数的等价 设 F=R F = R \mathbb F=\mathbb R 或 C, C , \mathbb C, 对于任意两个 Fn×n F n × n \mathbb F^{n \times...alpha} 则称 ∥⋅∥α ‖ ⋅ ‖ α \Vert \cdot\Vert_{\alpha} 与 ∥⋅∥β ‖ ⋅ ‖ β \Vert \cdot\Vert_{\beta} 是等价的...性质 Fn×n F n × n \mathbb F^{n \times n} 上的任意两种矩阵范数都是等价的。...1, 1 , 1, 其他元素都为 0 0 0 的矩阵。
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss...CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce...=True)[source] 作用 针对单目标分类问题, 结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 来计算 loss....用于训练 CCC 类别classes 的分类问题....targets t[i]t[i]t[i] 的值是 0 和 1 之间的数值. image.png 5.
logsoftmax_func=nn.LogSoftmax(dim=1)logsoftmax_output=logsoftmax_func(x_input)print('logsoftmax_output...:\n',logsoftmax_output)#pytorch中关于NLLLoss的默认参数配置为：reducetion=True、size_average=Truenllloss_func=nn.NLLLoss...(reduction="none")nlloss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target)print('nlloss_output:\n',nlloss_output...)#直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss...(reduction="none")crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)print('crossentropyloss_output
学更好的别人， 做更好的自己。...对二维信号进行最大值池化 nn.ReLU 最常用的激活函数 nn.CrossEntropyLoss 损失函数，瘵nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 optim.SGD...：输出节点数 bias ：是否需要偏置 nn.Conv2d(参数) 对多个二维信号进行二维卷积 in_channels：输入通道数 out_channels：输出通道数，等价于卷积核个数 kernel_size...lr：初始学习率 monentum：动量系数，β weight_decay：L2正则化系数 nesterov：是否采用NAG nn.Sequential(参数) 按顺序包装一组网络层 顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建...), nn.Linear(16, 10) ) ##定义损失函数 self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss
])))这样一个变换，这个叫做交叉熵损失，在nn模块当然也有它的实现，可以通过调用nn.CrossEntropyLoss()来使用。...这时候稍微改动一下我们的模型，把输出改成LogSoftmax，并实例化我们的NLL损失 model = nn.Sequential( nn.Linear(3072, 512),...nn.Tanh(), nn.Linear(512, 2), nn.LogSoftmax(dim=1)) loss = nn.NLLLoss...(dim=1))learning_rate = 1e-2optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)loss_fn = nn.NLLLoss...nn.Linear(128,2)) #注意这里去掉了softmax，因为在交叉熵损失里面已经包含了softmax部分 #然后是损失 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss
目标 [batch_size, h, w] 输入的目标矩阵，每个像素必须是类型.举个例子。...第一个像素是0，代表着类别属于输入的第1个通道；第二个像素是0，代表着类别属于输入的第0个通道，以此类推。...soft = nn.Softmax(dim=1) log_soft = nn.LogSoftmax(dim=1) 然后使用softmax函数计算每个类别的概率，这里dim=1表示从在1维度 上计算...logsoftmax是计算完softmax后在计算log值 ? 手动计算举个栗子：第一个元素 ?...损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
一些最常用的例子是nn.CrossEntropyLoss，nn.NLLLoss，nn.KLDivLoss并且nn.MSELoss.可以读取每个损失函数的文档，但讲解如何使用这些损失的功能，我将通过的例子...nn.NLLLoss ?...目标必须是类的张量，其类编号在（0，C-1）范围内，其中C是类的数量。 因此，我们可以尝试将此Loss函数用于简单的分类网络。请注意 LogSoftmax最后线性层之后的层。...如果您不想使用此 LogSoftmax层，则可以使nn.CrossEntropyLoss。 ? 并将其传递给模型以获得预测： ? 现在，我们可以得出以下损失： ?...这就像在我们的训练循环中添加几行代码一样简单。 结论 Pytorch用最少的代码提供了很多可定制性。刚开始时，可能很难理解整个生态系统是如何用类构造的，最后，它是简单的Python。
说明，就是在计算log_softmax之后，根据每个样本的真实标签取得其对应的值。...默认权重都是1，而且采取求均值的方式。这里就是-(-1.27508877 + -0.78637192) / 2，即取出第0行的第0个和第1行的第2个，正好对应[0, 2]。...np.choose(targets, y.T)) / y.shape[0]) 1.0307303437846973 在pytorch中 首先我们来看下官方代码： | >>> m = nn.LogSoftmax...之后计算NLLLoss()。...我们在看下pytorch的计算结果： torch_targets = torch.tensor([0, 2]) torch_nll_loss = nn.NLLLoss()(torch_y, torch_targets
AMSgrad 方法 2 学习率迭代策略 2.1 StepLR调整算法 2.2 MultiStepLR 调整算法 2.3 ExponentialLR 2.4 LambdaLR 3 分类优化目标定义 3.1 NLLLoss...动量的抑制因子（默认： ） ( , 可选) – 使用 动量（默认： ） 在某多分类任务中，设置其损失函数、优化器、学习率： criterion = nn.CrossEntropyLoss...torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() #交叉熵损失 3.1 NLLLoss优化目标 负的 损失，用于训练一个 类分类器...torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=True) : ( , ) , 是类别的个数 : ( )， 中每个值的大小满足 m =...nn.LogSoftmax() loss = nn.NLLLoss() # input is of size nBatch x nClasses = 3 x 5 input = autograd.Variable
__init__() self.linear = nn.Linear(hidden, 2) # 这里采用了logsoftmax代替了softmax， #...当softmax值远离真实值的时候梯度也很小，logsoftmax的梯度会更好些 self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=-1) def forward...log likelihood)，也叫交叉熵(Cross-Entropy)公式： $$ E(t,y) = -\sum_i t_i \text{log}y_i $$ 代码： # 在Pytorch中 CrossEntropyLoss...()等于NLLLoss+ softmax，因此如果用CrossEntropyLoss最后一层就不用softmax了 criterion = nn.NLLLoss(ignore_index=0) # 2...NLLLoss of predicting masked token word mask_loss = criterion(mask_lm_output.transpose(1, 2), data["bert_label
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