Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

pytorch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。

如果设置dim=0，就是一列的和为1。比如第一列0.2212+0.3050+0.4738=1。
我们这里一张图片是一行，所以dim应该设置为1。
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。
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[0,2,1]（第一张图片是猫，第二张是猪，第三张是狗）。第一行取第0个元素，第二行取第2个，第三行取第1个，去掉负号，结果是：[0.4155,1.0945,1.5285]。再求个均值，结果是：

下面使用NLLLoss函数验证一下：

嘻嘻，果然是1.0128！
CrossEntropyLoss

CrossEntropyLoss就是把以上Softmax–Log–NLLLoss合并成一步，我们用刚刚随机出来的input直接验证一下结果是不是1.0128：

真的是1.0128哈哈哈哈！我也太厉害了吧！

如果你也觉得我很厉害，请打赏以鼓励我做的更好，非常感谢！

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