``` criterion = nn.NLLLoss() ```

`nn.NLLLoss()`是PyTorch中的一个损失函数（loss function），全称Negative Log-Likelihood Loss。它通常用于多分类问题中，特别是在输出层使用了`nn.LogSoftmax()`函数的情况下。在这种情况下，模型的输出是每个类别的对数概率（log probability）。`nn.NLLLoss()`的作用是将模型输出的对数概率与真实标签之间的差异最小化，从而使模型更好地拟合数据。

具体地，`nn.NLLLoss()`计算的是负对数似然损失（negative log-likelihood loss），即将模型预测值对数概率取负并求和后的结果，公式如下：

$$\text{NLLLoss}=-\sum_{i=1}^ny_i\log(\hat{y_i})$$

其中，$y_i$表示真实标签的one-hot编码，$\hat{y_i}$表示模型输出的对数概率。这个公式也可以写成矩阵形式：

$$\text{NLLLoss}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^C y_{ij}\log(\hat{y_{ij}})$$

其中，$N$表示样本数量，$C$表示类别数量，$y_{ij}$表示第$i$个样本属于第$j$个类别的one-hot编码，$\hat{y_{ij}}$表示模型输出的第$i$个样本属于第$j$个类别的对数概率。

总之，`nn.NLLLoss()`是一个非常常用的损失函数，特别适用于多分类问题中。