nllloss 第3页

Pytorch学习 - Task6 PyTorch常见的损失函数和优化器使用

常见的损失函数和优化器使用官方参考链接1.损失函数（1）BCELoss二分类计算公式小例子：（2）BCEWithLogitsLoss将Sigmoid函数和BCELoss方法结合到一个类中计算公式多出参数：小例子（3）NLLLoss

奶油松果·2022-07-06 10:38

pytorch 常见API实践

文章目录1.torch.bernouli2.Tensor.masked_fill_(mask,value)3.torch.NLLLOSS4.nn.Conv2d5.torch.randint6.tensor.to7

取个名字真难呐·2022-07-02 07:57

Pytorch学习笔记——NLLLoss & CrossEntropyLoss

NLLLoss(NegativeLogLikelihoodLoss)图解如下：CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)图解如下：二者关系为：LogSoftmax+NLLLossCrossEntropyLoss

DK学到头秃·2022-06-25 18:15

Pytorch 中损失函数详解

参考链接：详解torch.nn.NLLLOSS-知乎分类问题的损失函数中，经常会遇到torch.nn.NLLLOSS。

ChaoFeiLi·2022-06-23 02:22

损失函数-pytorch

分类损失函数KLDivLoss、NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、MarginR

沙洁·2022-06-23 02:49

Pytorch深度学习——多分类问题、MNIST训练实例（B站刘二大人P9学习笔记）

目录1Softmax层介绍2选择Loss函数2.1NLLLoss损失函数2.2CrossEntropyLoss损失函数3MNIST训练实例代码详解3.1准备数据集3.2建立模型3.3构建损失函数和优化器

学习CV的研一小白·2022-06-07 07:44

多分类问题《PyTorch深度学习实践》

多分类softmax分类器输出变为多个1.概率>02.概率和为11.softmax分类器，使用SoftMax分类器进行多分类问题2.NLLLoss（nagativeloglikelihoodloss）：

weixin_44040169·2022-05-01 08:13

Pytorch入门实战（2）-使用BP神经网络实现MNIST手写数字识别

Pytorchnn.Module的基本使用Pytorchnn.Linear的基本用法PytorchVisionTransforms的基本使用Pytorch中DataLoader的基本用法Pytorch详解NLLLoss

iioSnail·2022-04-10 08:46

【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数

常见的人脸身份识别损失函数实验环境准备：人脸多角度多光照的图像数据集MUCT（276个受试者）+MobileNetV3文章目录【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数0、Softmax（激活函数）1、NLLLoss

王小希ww·2022-04-10 00:17

深度学总结：skip-gram pytorch实现

文章目录skip-grampytorch朴素实现网络结构训练过程:使用nn.NLLLoss()batch的准备，为unsupervised，准备数据获取（center,contex)的pair：采样时的优化

萤火虫之暮·2022-03-07 07:27

PyTorch 常用代码段整理

importcollectionsimportosimportshutilimporttqdmimportnumpyasnpimportPIL.Imageimporttorchimporttorchvision一般流程#外部定义criterion=nn.NLLLoss

log1302·2021-09-22 09:25

Pytorch框架学习（10）——损失函数

（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction）：在这里插入图片描述2.交叉熵损失函数1.nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss

aidanmomo·2021-06-06 03:54

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析

3、不建议将其与NLLLoss一起使用，可以使用LogSoftmax代替之。4、Softmax的公式：参数：

·2021-06-05 18:37

pytorch中常用的损失函数用法说明

1.pytorch中常用的损失函数列举pytorch中的nn模块提供了很多可以直接使用的loss函数,比如MSELoss(),CrossEntropyLoss(),NLLLoss()等官方链接:https

·2021-05-13 11:44

pytorch 常见bug

1.RuntimeError:reducefailedtosynchronize:cudaErrorAssert:device-sideasserttriggered当使用NLLLoss或CrossEntropyLoss

log1302·2021-05-11 09:25

pytorch几种损失函数CrossEntropyLoss、NLLLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、focal_loss、heatmap_loss

分类问题常用的几种损失，记录下来备忘，后续不断完善。nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失常用于多分类问题CE=nn.CrossEntropyLoss()loss=CE(input,target)Input:(N,C),dtype:float,N是样本数量，在批次计算时通常就是batch_sizetarget:(N),dtype:long，是类别号，0≤targets[i]≤C−1p

Brikie·2021-04-26 21:54

（11）pytorch之损失函数

所有样本损失的均值目标函数：obj=Cost+Regulaization（正则项：防止过拟合）2常用损失函数a：nn.CrossEntropyLoss:nn.LogSoftmax()（数据归一化）与nn.NLLLoss

璐晓璐·2020-12-22 21:22

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

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。

我是天才很好·2020-09-17 04:24

PyTorch里NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss和BCEWithLogitsLoss之间的区别和联系

NLLLossexamplesm=nn.LogSoftmax(dim=1)loss=nn.NLLLoss()#inputisofsizeNxC=3x5input=torch.randn(3,5,requires_grad

Super Mars·2020-09-16 03:23

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数，需要自己计算log和softmax的概率值，然后从才能作为输入输入[batch_size,channel,h,w]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。x=Variable(torch.Tensor

起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:49

F.cross_entropy和F.binary_cross_entropy_with_logits

F.cross_entropy函数对应的类是torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss

起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:49

NLLLoss pytorch api

NLLLossCLASStorch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean

腾云鹏A·2020-09-14 15:59

pytorch 中的softmax, log_softmax, nn.CrossEntropyLoss和NLLLoss

1.softmax和softmaxloss知识学习在进行图像分类和分割任务时，经常会用到softmax和softmaxloss，今天就来彻底搞清楚这两个的区别。softmaxsoftmax是用来输出多个分类的概率的，可以作为网络的输出层。softmax的定义如下：其中z是softmax的输入，f(z)是softmax的输出，k代表第k个类别。sotfmaxlosssotfmaxloss是用来计算损

liguiyuan112·2020-09-14 07:01

CrossEntropyLoss与NLLLoss

https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/88087206

进击的吃恩程sy·2020-09-14 05:14

损失函数

损失函数期望熵相对熵（KL散度）变形得到的交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLLoss期望熵相对熵（KL散度）变形得到的交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLLoss

yuehailin·2020-09-11 06:35

PyTorch损失函数之交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作，这个函数可以用于多分类问题。

zyoung17·2020-09-06 13:26

Pytorch-18种经典的损失函数

一、18种损失函数目录:一、18种损失函数1、nn.CrossEntropyLoss(交叉熵损失）2、nn.NLLLoss3、nn.BCELoss4、nn.BCEWithLogitsLoss5、nn.L1Loss6

不读书能干嘛？·2020-08-23 21:42

PyTorch详解NLLLoss + softmax和CrossEntropyLoss

1.softmax**1.1作用将得到的数据变为1的分布，使结果在0-1之间，方便评估和比较预测结果；当我们通过模型得到三个输出（O1=0.1,O2=1,O3=10）那么我们就选择最大为我们想要的结果。但是三个数字之间的差距太大，那么就用softmax将三个值归一化到0-1之间2.softmax公式例如上述的三个数，y1=exp(0.1)/(exp(0.1)+exp(1)+exp(10))剩下的以

alittlebai1·2020-08-19 17:18

Pytorch损失函数torch.nn.NLLLoss()详解

nn.NLLLoss官方文档中介绍称：nn.NLLLoss输入是一个对数概率

Jeremy_lf·2020-08-19 01:16

PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数

zhuiqiuk·2020-08-14 00:23

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax()nn.LogSoftmax()nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss

yinizhilianlove·2020-08-13 23:11

pytorch(1)-激活函数sigmoid、损失函数MSE,CrossEntropyLoss,

损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3NLLLoss()2.4BCELoss()1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制

平凡之路_cyy·2020-08-13 18:55

pytorch中关于分类问题损失函数的易混淆点——交叉熵损失的基本原理以及几种不同的实现

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，

LoveMIss-Y·2020-08-13 16:08

Pytorch打卡第8天：18种损失函数

损失函数(LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)nn.CrossEntropyLoss功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss

雯文闻·2020-08-13 14:35

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。

随风秀舞·2020-08-13 13:26

PyTorch学习笔记（四）损失函数

1.4.0IDE:PyCharm文章目录0.写在前面1.L1Loss2.SmoothL1Loss3.MSELoss4.BCELoss5.BCEWithLogitsLoss6.CrossEntropyLoss7.NLLLoss8

longrootchen·2020-08-03 19:40

pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系

pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系CrossEntropyLoss和NLLLoss主要是用在多分类问题的损失函数，他们两个既有不同，也有不浅的联系。

Dynamicw·2020-07-16 14:47

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数，需要自己计算log和softmax的概率值，然后从才能作为输入输入[batch_size,channel,h,w]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。x=Variable(torch.Tensor

·2020-07-07 16:48

【深度学习】【Pytorch学习】Pytorch自带Loss总结

NLLLoss

麒麒哈尔·2020-07-06 07:19

18种损失函数全详解及其PyTorch实现与机制

代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)PyTorch实现与机制nn.CrossEntropyLoss功能与使用数学原理信息熵相对熵（KL散度）交叉熵使用实例nn.NLLLoss

Nstar-LDS·2020-06-24 18:08

Deeplearning常用的损失函数

MSELoss均方损失函数=（x-y)^24.CrossEntropyLossimage.png5.NLLLossloss(x,class)=−x[class]*注意crossEntropyLoss相当于NLLLoss

山有木紫·2020-06-22 22:25

Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

目录1、损失函数1、nn.L1Loss2、nn.SmoothL1Loss3、nn.MSELoss4、nn.CrossEntropyLoss5、nn.BCELoss6、nn.NLLLoss7、nn.NLLLoss2d8

Wanderer001·2020-04-21 23:08

Pytorch中的分类问题损失函数

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，

top_小酱油·2020-03-30 14:03

Log_Softmax()激活函数、NLLLoss()损失函数、CrossEntropyLoss()损失函数浅析

Log_Softmax()激活函数、NLLLoss()损失函数、CrossEntropyLoss()损失函数1.Log_Softmax()激活函数。

嘿嘿骑士·2020-02-23 17:12

pytorch【损失函数模块】一、损失函数之一

一、什么是损失函数1.nn.CrossEntropyLoss（非真正交叉熵损失）2.nn.NLLLoss（只是求了一个负）3.nn.BCELoss（真正的交叉熵损失）4.nn.BCEWithLogitsLoss

米线织毛衣·2020-02-20 21:38

seq2seq 模型简介

4.log_softmax+NLLLoss=crossentro

王难难难·2019-12-22 02:04

PyTorch中损失函数NLLLoss与CrossEntropyLoss区别

实验代码：importtorchfromtorchimportnninput=torch.randn(3,3)print(input)sm=nn.Softmax(dim=1)loss1=torch.nn.NLLLoss

转角遇高数·2019-09-11 19:40

[深度学习] Pytorch nn.CrossEntropyLoss()和nn.NLLLoss() 区别

这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下.定义x是一个实数的向量(正数或负数都无所谓,没有限制).然后,第i个Softmax(x)的组成是输出是一个概率分布:每个元素都是非负的,并且所有元素的总和都是1.NLLLoss

小墨鱼~~·2019-07-17 10:49

Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解

最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_Softmax方法，Loss函数使用了NLLLoss，作为深度学习新手，便上网查了一些资料，将相关知识总结记录以下。

AI学渣·2019-07-14 22:11

PyTorch-损失函数-NLLLoss

常用于多分类任务，NLLLoss函数输入input之前，需要对input进行log_softmax处理，即将input转换成概率分布的形式，并且取对数，底数为eclasstorch.nn.NLLLoss

王州·2019-07-03 15:29

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