使用softmax和NLLLoss

使用softmax和NLLLoss是一种常见的组合，用于多类别分类任务。首先，softmax常用于网络的输出层，通过计算每个类别的概率来进行分类。nn.LogSoftmax是对softmax结果取log的操作，它可以用于处理数值稳定性和计算效率的问题。

而NLLLoss，全称为Negative Log Likelihood Loss，是一种常用的损失函数。它通常与nn.LogSoftmax结合使用，用于计算模型预测值与真实标签之间的差异。具体而言，NLLLoss会根据预测概率和真实标签的对应关系，计算出一个负对数似然值作为损失，用于衡量模型的预测准确程度。

在PyTorch中，使用nn.LogSoftmax来对网络输出进行log softmax操作，使用nn.NLLLoss来计算预测值和真实标签之间的负对数似然损失。你可以在PyTorch官方文档中查看关于nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的更多详细信息和用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch的CrossEntropyLoss以及LogSoftmax和NLLLoss学习](https://blog.csdn.net/cjf1699/article/details/122963613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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