通过上面公式，我们计算出来了每个节点或者标签的损失，再就平均即可。 在很多论文中，我们看到loss有时候用的NLLLoss，有时候用的CrossEntropyLoss，这个主要的区别是什么？ 如下： …

2023年4月2日 · 概率是指一个事件发生的可能性，描述的是对象是事件；似然是指影响事件发生概率的未知参数，描述的对象是参数。 由于参数有一定的值（虽然未知），并非事件或随机变 …

分类问题的损失函数中，经常会遇到 torch.nn.NLLLOSS。 torch.nn.NLLLOSS通常不被独立当作损失函数，而需要和softmax、 log 等运算组合当作损失函数。 torch.nn.NLLLOSS官方链接： …

2024年1月15日 · NLLLoss全名叫做Negative Log Likelihood Loss，顾名思义，输入就是log likelihood，对输入的对应部分取负号就是这个loss的输出了，公式可以表示为： 其中 是每个 …

2021年6月15日 · NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。 对于包含NNN个样本的batch数据 D (x,y)D (x, y)D (x,y)，xxx 是神经网络的输出，并进行归一 …

负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。 对于包含 个样本的batch数据 ， 是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。 是样本对应的类别标签，每个样本可 …

极大似然估计和 负对数似然损失 （Negative Log-Likelihood，NLL）有密切的联系，下面我们一步一步推导。 1. 似然函数 定义 现在我们泛化模型的分布（也就是我们先不假定数据的概率分 …

2023年2月4日 · NLLLoss （Negative Log-Likelihood Loss）是一种损失函数，它可以用来衡量模型预测的分类结果与实际标签之间的差异。 它是一种最常用的分类损失函数，用于计算模型 …

2021年5月21日 · NLLLoss其实就是负对数似然损失 (Negative Log Likelihood Loss)，直接将最大化似然取负数，就是最小化损失了。 取对数是将为了方便累加，一般用在多分类问题上，定 …

Obtaining log-probabilities in a neural network is easily achieved by adding a LogSoftmax layer in the last layer of your network. You may use CrossEntropyLoss instead, if you prefer not to add …