交叉熵损失和nll损失区别
时间: 2023-07-11 17:00:52 浏览: 79
交叉熵损失和负对数似然损失(nll损失)都是常用的用于分类任务的损失函数,但它们的计算方式略有不同。
负对数似然损失(nll损失)通常用于softmax分类器中,它的计算方式是将每个类别的预测概率取对数,然后将真实标签对应的预测概率取负号,即:
$$
\text{nll loss} = -\log(p_{\text{true}})
$$
其中 $p_{\text{true}}$ 表示真实标签对应的预测概率。
而交叉熵损失通常用于二分类或多分类任务中,它的计算方式是将每个类别的预测概率取对数,然后将真实标签对应的预测概率取负号,并将其与其他类别的预测概率相加,即:
$$
\text{cross-entropy loss} = -\sum_{i=1}^{C} y_i\log(p_i)
$$
其中 $C$ 表示类别数,$y_i$ 表示真实标签对应的 one-hot 向量中的第 $i$ 个元素,$p_i$ 表示模型对第 $i$ 个类别的预测概率。
总的来说,交叉熵损失可以看做是负对数似然损失的推广,用于多分类任务。
相关问题
NLLLoss与交叉熵损失函数有何区别?
NLLLoss和交叉熵损失函数是深度学习中常用的损失函数,它们在一些细节上有一些区别。
NLLLoss,全称为Negative Log Likelihood Loss,是一种用于多分类任务的损失函数。它的计算方式是将输入的概率分布与目标标签之间的负对数似然相加,然后取平均值。NLLLoss适用于输出为概率分布的情况,例如使用Softmax作为最后一层的分类模型。
交叉熵损失函数,也称为Cross Entropy Loss,是一种广泛应用于分类任务的损失函数。它的计算方式是将目标标签的概率分布与预测结果的概率分布之间的交叉熵相加,然后取平均值。交叉熵损失函数可以用于多分类任务,也可以用于二分类任务。
两者的区别在于计算方式上的细节。NLLLoss需要输入的是一个概率分布,而交叉熵损失函数可以接受任意实数作为输入。因此,在使用时需要根据具体情况选择合适的损失函数。
交叉熵损失函数和负对数似然损失
交叉熵损失函数和负对数似然损失函数是在机器学习中常用的损失函数,用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
交叉熵损失函数是一种常用的分类问题损失函数。它通过计算模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的交叉熵来衡量两者的差异。在pytorch中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss()函数来计算交叉熵损失。这个函数会同时计算softmax函数和交叉熵,所以输入的模型输出不需要经过softmax函数处理。
负对数似然损失函数是一种常用的用于最大似然估计的损失函数。在二分类问题中,假设模型的输出是一个介于0和1之间的概率值,表示为θ。负对数似然损失函数可以用来衡量模型输出θ与真实标签0或1之间的差异。当模型输出θ接近1时,即模型预测为正例时的概率较大,负对数似然损失函数的值较小;当模型输出θ接近0时,即模型预测为负例时的概率较大,负对数似然损失函数的值也较小。在pytorch中,可以使用torch.nn.functional.nll_loss()函数来计算负对数似然损失。
综上所述,交叉熵损失函数和负对数似然损失函数都是用来衡量模型输出与真实标签之间的差异的常用损失函数。交叉熵损失函数适用于分类问题,而负对数似然损失函数适用于二分类问题。在实际应用中,根据具体的问题和需求选择合适的损失函数来训练模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)](https://blog.csdn.net/tcn760/article/details/123910565)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [15/4/2022交叉熵损失函数和负对数似然损失](https://blog.csdn.net/weixin_44228389/article/details/124202843)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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