loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0)))怎么理解

这段代码是用来计算分类任务中的损失函数，其中class_output是模型的输出，label是真实标签。nn.NLLLoss()是负对数似然损失函数，它的作用是将模型输出的概率转化为对数概率，并计算真实标签的对数概率的负数作为损失值。label.type_as(y_hat).view(label.size(0))是将真实标签转化为模型输出的形状，以便进行计算。整个表达式的含义是将模型输出的概率与真实标签的对数概率进行比较，计算损失值。

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def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss每一步解释

这是一个计算交叉熵损失函数的函数，输入参数包括线性输出（linear_output）、标签（label）和权重（weights）。函数中使用了PyTorch中的log_softmax函数和softmax函数，计算出分类输出（class_output）和概率值（n）。然后找到最大的分类输出（max_class），并将其对应的标签作为预测值（y_hat）。

class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的自定义损失函数类，它继承自nn.Module类。构造函数中包含了参数gamma和ignore_lb，以及其他的可选参数。gamma是Focal Loss中的一个超参数，ignore_lb是一个指定忽略标签的索引值，默认为255。

该损失函数的前向传播方法forward接受logits和labels作为输入，并且计算出损失值。首先，通过softmax函数计算出logits的概率分布scores。然后，计算出权重因子factor，它是(1-scores)^gamma的幂次方。接下来，对logits应用log_softmax函数得到log_score，并且与factor相乘。最后，使用NLLLoss函数计算log_score和labels之间的负对数似然损失loss，并返回该损失值。

这个损失函数的目的是在多分类问题中减小易分类样本的权重，以便更加关注困难样本的训练。