nll_loss

paddle中nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数区别

paddle中nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数区别首先先交代结论：nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数计算的关系为CrossEntropyLoss
学习要有仪式感呦·2023-01-09 05:34

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数

因为调用F.cross_entropy函数时会通过log_softmax和nll_loss来计算损失，也就是说使用F.cross_entropy函数时，程序会自动先对
Mr.Jcak·2023-01-06 15:35

（四）关于loss的实现以及搭建网络过程中踩的一些坑

criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数主要由三部分组成，softmax--->log---->nll_loss。具体的有时间在写篇文章介绍介绍。
小女孩真可爱·2022-12-22 11:21

DL - softmax、log_softmax、nll_loss、cross_entropy_loss

softmaxlog_softmaxnll_losscross_entropy_loss关于log_softmax输出使用log_softmax计算softmax的对数值，log_softmax(x)等价于log(softmax(x))如果使用log_softmax，损失函数需要使用nll_loss
伊织code·2022-12-05 10:02

交叉熵损失函数和NLL_loss

目录1.交叉熵损失函数的计算过程：2.交叉熵损失函数的公式：3.NLLloss（负对数似然函数损失）4.NLL_Loss和交叉熵损失函数关系1.交叉熵损失函数的计算过程：交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。我们用神经网络最后一层输
yimenren·2022-11-25 14:44

nll_loss 和 cross_entropy

nll_losstorhc.nn.functional中给出的关于nll_loss的一个样例target:数值<=C-1,一般可以看作一个一维列表，存放的是真实类别编号先经过softmax，再经过log
Huranqingqing·2022-11-25 14:14

【pytorch笔记】损失函数nll_loss

文章目录使用场景函数理解例子演示总结使用场景在用pytorch做训练、测试时经常要用到损失函数计算输出与目标结果的差距，例如下面的代码：#训练forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.to(device),target.to(device)optimizer.zero_grad()output=mode
GentleCP·2022-11-25 14:12

NLL_LOSS与CROSS_ENTROPY_LOSS详解

NLL_LOSS,CROSS_ENTROPY_LOSS详解常用损失函数nllcross_entropy一段代码transformer中的一段经典代码常用损失函数nll官方文档torch.nn.functional.nll_loss
bit_lin·2022-11-25 14:41

PyTorch-损失函数-CrossEntropyLoss

阅读源码可以发现，该方法将log_softmax和nll_loss进行了结合classCrossEntropyLoss(_WeightedLoss):def__init__(self,weight=None
长野飘荡·2020-08-22 14:55

CrossEntropyLoss与NLLLoss的总结

nll_loss(negativeloglikelihoodloss)：最大似然/log似然代价函数CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。
街道口扛把子·2019-03-03 13:20
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