criterion=nn.NLLLoss()

This code initializes an instance of the negative log likelihood (NLL) loss function from the PyTorch neural network (nn) library. The NLL loss function is commonly used in classification tasks where the output of the network is a probability distribution over classes. It calculates the negative log probability of the true class label, which is a way to measure how well the model is able to predict the correct class. The criterion variable can then be used as the loss function in the training loop of a neural network.

相关问题

criterion = nn.NLLLoss()

这行代码创建了一个损失函数对象`criterion`，使用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。

NLLLoss通常用于多分类问题中，特别适用于分类问题的输出是经过softmax激活函数处理后的概率分布。它计算的是模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。

在PyTorch中，`nn.NLLLoss()`的使用需要注意两点：

1. 输出层的激活函数应为log_softmax，这样可以将输出转化为对数概率。
2. 真实标签的形状应为(batch_size,)，表示每个样本的类别索引。

使用NLLLoss时，通常将模型的输出与真实标签传入损失函数进行计算，然后通过反向传播更新模型的参数以最小化损失。

需要根据具体问题的需求和模型的输出类型来选择合适的损失函数。

``` criterion = nn.NLLLoss() ```

`nn.NLLLoss()`是PyTorch中的一个损失函数（loss function），全称Negative Log-Likelihood Loss。它通常用于多分类问题中，特别是在输出层使用了`nn.LogSoftmax()`函数的情况下。在这种情况下，模型的输出是每个类别的对数概率（log probability）。`nn.NLLLoss()`的作用是将模型输出的对数概率与真实标签之间的差异最小化，从而使模型更好地拟合数据。

具体地，`nn.NLLLoss()`计算的是负对数似然损失（negative log-likelihood loss），即将模型预测值对数概率取负并求和后的结果，公式如下：

$$\text{NLLLoss}=-\sum_{i=1}^ny_i\log(\hat{y_i})$$

其中，$y_i$表示真实标签的one-hot编码，$\hat{y_i}$表示模型输出的对数概率。这个公式也可以写成矩阵形式：

$$\text{NLLLoss}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^C y_{ij}\log(\hat{y_{ij}})$$

其中，$N$表示样本数量，$C$表示类别数量，$y_{ij}$表示第$i$个样本属于第$j$个类别的one-hot编码，$\hat{y_{ij}}$表示模型输出的第$i$个样本属于第$j$个类别的对数概率。

总之，`nn.NLLLoss()`是一个非常常用的损失函数，特别适用于多分类问题中。