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.

NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss，负对数似然损失）是PyTorch中的一种用于分类任务的损失函数，常用于语言模型、文本分类等任务。 它通常与log_softmax () 结合使用，以确保输入是对数概率分布，支持weight处理类别不均衡，支持ignore_index忽略某些类别。

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。

2023年1月9日 · 梯度消失： 是指导数值特别小，导致其连乘项接近无穷小，可能是由输人数据的值域太小（导致权重 W 的导数特别小）或者是 神经网络 层输出数据落在在激活函数的饱和区（导致激活函数的导数特别小） 梯度爆炸： 是指导数值特别大，导致其连乘项特别大，致使 W 在更新后超出了值域的表示范围。 可能是输人数据没有进行归一化（数据量纲太大致使 W 的梯度值变大），只要连乘项的导数一直大于1，就会使得靠近输入层的 W 更新幅度特别大。 连乘项是指 …

NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是…

默认情况下，求出来的loss会除以n，可以通过设置size_average=True使loss累加。 class torch.nn.SoftMarginLoss(size_average=True) [source] 创建一个标准，用来优化2分类的logistic loss。

2021年9月25日 · PyTorch's negative log-likelihood loss, nn.NLLLoss is defined as: So, if the loss is calculated with the standard weight of one in a single batch the formula for the loss is always: Example: Correct Class = 0. prediction of model for correct class = 0.5. loss = -1 * 0.5.

torch.nn.functional. nll_loss (input, target, weight = None, size_average = None, ignore_index =-100, reduce = None, reduction = 'mean') [source] [source] ¶ Compute the negative log likelihood loss. See NLLLoss for details.

2024年11月30日 · PyTorch’s nn (neural network) module provides a variety of built-in loss functions designed for different tasks, such as regression and classification. The general syntax for using a loss function in PyTorch is: # Define the loss function. # Compute the loss.