心惠天意
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pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解

NLLLoss

NLLLoss的计算前，卷积或者全卷积获取的结果需要通过softmax以及log函数的计算。
NLLLoss做的事情主要是将输入数据取反，然后求均值

CrossEntropyLoss

通过网络卷积或全卷积直接获取的结果即可参与计算交叉熵损失。
简单快捷，计算速度相对也快。

具体实现代码：

初始化数据

pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解_第1张图片

softmax操作

pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解_第2张图片

torch.Log操作

pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解_第3张图片

计算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。
【这句话其实就是求交叉熵】

  • 假设我们现在Target是[1, 0, 2]（第一张图片是猫，第二张是狗，第三张是熊）。
  • 第一行取第1个元素，第二行取第0个，第三行取第2个，去掉负号，结果是：0.6858, 1.7522, 1.1409。
  • 再求个均值
    pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解_第4张图片

计算CrossEntropyLoss

pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解_第5张图片

softmax_loss的流程：

  • softmax
  • log
  • nn.NLLLoss
    CrossEntropyLoss就是把以上Softmax_Log–NLLLoss合并成一步

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