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： NLLLoss - PyTorch 1.9.0 documentat…

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 an extra layer.

2019年10月24日 · 在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵（torch.nn.CrossEntropyLoss），熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。 交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。 交叉熵计算公式：就是我们预测的概率的对数与标签的乘积，当qk->1的时候，它的损失接近零。 nn.NLLLoss官方文档中介绍称： nn.NLLLoss..._torch.nn.nllloss.

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：其中是每个类别的权重，默认的全为1，表示对应target那一类的概率。

2025年3月7日 · F.nll_loss是负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss），主要用于多类分类问题。 它的输入是对数概率（log-probabilities），这意味着在使用F.nll_loss之前，我们需要先对模型的输出应用函数，将原始输出转换为对数概率形式。

Specifies the amount of smoothing when computing the loss, where 0.0 means no smoothing. The targets become a mixture of the original ground truth and a uniform distribution as described in Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision .

最小化loss L 的目标是：使得 d(a,p) 接近 0 ， d(a,n) 大于 d(a,p) + margin. 一旦 n 成为"easy negative"，loss就会变成 0. Triplet mining. 根据loss的定义，我们可以定义3种类型的triplet： easy triplets: 此时loss为 0 ，这种情况是

最常看到的 MSE 也是指L2 Loss损失函数, PyTorch 中也将其命名为torch.nn.MSELoss. 它是把目标值 y_i 与模型输出（估计值） f (x_i) 做差然后平方得到的误差. loss (x,y)=\frac {1} {n} \sum_ {i=1}^n (y_i-f (x_i))^2. 什么时候使用？ 简单来说就是平滑版的L1 Loss。 SoothL1Loss的函数如下：

When reduce is False, returns a loss per batch element instead and ignores size_average. Default: True reduction ( str , optional ) – Specifies the reduction to apply to the output: 'none' | 'mean' | 'sum' .

2020年3月8日 · 本文记录一下三种常用的loss function：Contrastive Loss，Triplet Loss，Focal Loss。 其中前面两个可以认为是ranking loss类型，Focal Loss是针对正负样本极其不均衡情况下的一种cross entropy loss的升级版。 本文主要参考资料是 [2] [3] [5]。 我们平时 ML 任务的时候，用的最多的是cross entropy loss或者MSE loss。 需要有一个明确的目标，比如一个具体的数值或者是一个具体的分类类别。 但是ranking loss实际上是一种metric learning,他们学习的相对 …