NLLLoss是什么，解释原理和代码，并举例说明详细？

NLLLoss是PyTorch中的一个损失函数，全称为Negative Log Likelihood Loss。它通常用于多分类问题中，用于计算模型预测结果与真实标签之间的差距。NLLLoss的计算方法如下：

$loss(x, class) = -x[class] + log(\sum_{j}exp(x[j]))$

其中，$x$是模型的预测结果，$class$是真实标签的类别，$j$是所有类别的索引。该公式可以理解为：将预测结果中真实标签的概率取负数作为损失，同时加上所有类别的概率的对数。

NLLLoss的代码实现非常简单，可以通过PyTorch中的nn模块进行调用：

import torch.nn as nn

loss_fn = nn.NLLLoss()
loss = loss_fn(output, target)

其中，$output$是模型的预测结果，$target$是真实标签。

举例来说，假设我们有一个3分类问题，模型预测出的结果为$[0.1, 0.3, 0.6]$，真实标签为第3类。那么根据NLLLoss的计算公式，我们可以得到：

$loss = -log(0.6) = 0.51$

这个值表示模型预测结果与真实标签之间的差距，我们可以通过反向传播算法来更新模型的参数，使得这个差距变小。