深度学习方法——NLLloss简单概括

网上很多文章介绍很详细啊，但是还顺带介绍了各种参数等等，如果只是想要了解他的作用，看着未免太费劲，所以我就一个公式简单总结一下：

不难看出NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss（softmax版的交叉熵损失函数），而其中的NLLloss就是在做交叉熵损失函数的最后一步：预测结果的取负求和。

而且它还顺带还帮你省了个OneHot编码，因为它是直接在 log(softmax(input)) 矩阵中，取出每个样本的target值对应的下标位置（该位置在onehot中为1，其余位置在onehot中为0）的预测结果进行取负求和运算。

纯文字的描述又会导致抽象，所以最后上两段代码来说明一下：

import torch
from torch import nn

# NLLLoss+LogSoftmax
# logsoftmax=log(softmax(x))
m = nn.LogSoftmax(dim=1) #横向计算
loss = nn.NLLLoss()
torch.manual_seed(2)
# 3行5列的输入，即3个样本各包含5个特征，每个样本通过softmax产生5个输出
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.tensor([1, 0, 4])
# NLL将取输出矩阵中第0行的第1列、第1行的第0列、第2行的第4列加负号求和
output = loss(m(input), target)
output

tensor(2.1280, grad_fn=)

import torch
from torch import nn

# CrossEntropyLoss交叉熵损失
# 等价于NLLloss+log+softmax
loss = nn.CrossEntropyLoss()
torch.manual_seed(2)
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.tensor([1, 0, 4])
output = loss(input, target)
output

tensor(2.1280, grad_fn=)

可见交叉熵损失函数的与logsoftmax+NLL损失函数结果一致，我们可以借此理解 CrossEntropyLoss 的底层实现。