CrossEntropyLoss()和NLLLoss()对比分析
时间: 2023-06-04 17:08:02 浏览: 112
CrossEntropyLoss()和NLLLoss()是神经网络中常用的损失函数，两者都可以用来计算分类问题中的损失值。其中，CrossEntropyLoss()是基于交叉熵的损失函数，而NLLLoss()是基于负对数似然函数的损失函数。两者的主要区别在于计算方式上的不同。CrossEntropyLoss()直接将softmax函数的输出结果作为输入，而NLLLoss()则需要先将输出结果取log，再进行计算。此外，CrossEntropyLoss()还可以用于多标签分类问题中，而NLLLoss()只适用于单标签分类问题中。
总体而言，两种损失函数都有效地解决了分类问题中的损失计算问题，选择使用哪种函数应根据具体应用场景和需求来进行决策。
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