nn.CrossEntropyLoss()和的区别
时间: 2024-02-27 12:31:23 浏览: 25
nn.CrossEntropyLoss() 和 nn.NLLLoss() 是两个常用的损失函数,主要用于分类问题中。
nn.CrossEntropyLoss() 是计算交叉熵损失的函数。它在使用时一般与 Softmax 函数配合使用。它的输入是一个经过 Softmax 函数处理后的输出值和一个目标类别的索引,输出是一个标量值。它会将 Softmax 输出的概率分布与目标类别的真实标签进行比较,计算两者之间的交叉熵损失。它自动为输入进行了 Softmax 操作,因此不需要手动添加 Softmax 层。
nn.NLLLoss() 是负对数似然损失函数。它的输入是经过 LogSoftmax 函数处理后的输出值和一个目标类别的索引,输出是一个标量值。它将 LogSoftmax 输出的对数概率分布与目标类别的真实标签进行比较,计算两者之间的负对数似然损失。与 nn.CrossEntropyLoss() 不同,nn.NLLLoss() 不会自动进行 Softmax 操作,需要手动添加 LogSoftmax 层。
因此,两个损失函数在计算方式上有所不同,但在实际使用中,如果你的模型输出已经经过了 Softmax 操作,则可以选择使用 nn.CrossEntropyLoss();如果模型输出是原始的分数值,还需要进行 Softmax 操作,则可以选择使用 nn.NLLLoss()。
相关问题
torch.nn.crossentropyloss
torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中常用的交叉熵损失函数之一。它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数,用于多分类问题的训练中。交叉熵损失函数常用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
在torch.nn.CrossEntropyLoss中,输入的形状为(batch_size, num_classes),其中batch_size是每个训练批次的样本数量,num_classes是分类的类别数量。在训练过程中,模型输出的结果会通过torch.nn.LogSoftmax函数进行处理,得到对应的概率分布。然后,模型预测的概率分布与真实标签之间会被计算交叉熵损失。
交叉熵损失函数的计算公式如下:
loss = -sum(y_true * log(y_pred))
其中,y_true是真实标签的概率分布,y_pred是模型预测的概率分布。
torch.nn.CrossEntropyLoss会自动将模型输出的概率分布进行归一化,并进行log运算。因此,在使用torch.nn.CrossEntropyLoss时,不需要手动应用torch.nn.LogSoftmax函数。
需要注意的是,torch.nn.CrossEntropyLoss函数的输入不包含softmax层。如果模型的最后一层是softmax层,可以直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算损失。如果模型的最后一层是logits层(未经过softmax激活),可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss配合torch.nn.LogSoftmax来计算损失。
总结起来,torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中用于多分类问题训练的交叉熵损失函数,它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数,并且可以适用于不同形式的模型输出。
nn.crossentropyloss示例
nn.CrossEntropyLoss是一个用于多分类问题的损失函数,在PyTorch中广泛使用。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失,用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。
例如,如果我们有一个包含N个类别的分类问题,输入模型的输出是大小为(N,)的张量,每个元素表示该类别的预测概率。真实标签是一个大小为(N,)的张量,其中只有一个元素是1,其余元素都是0,表示真实类别。
nn.CrossEntropyLoss的计算过程如下:
1. 首先,将模型的输出张量通过softmax函数,得到每个类别的预测概率。
2. 然后,根据真实标签的索引,从预测概率张量中取出对应的预测概率。
3. 最后,将取出的预测概率通过负对数函数求取对数似然损失。
相比于手动计算softmax和负对数似然损失,nn.CrossEntropyLoss提供了更简洁和高效的实现方式。
以下是一个nn.CrossEntropyLoss的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型输出和真实标签
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.8, 0.1, 0.1]])
targets = torch.tensor([0, 1])
# 定义损失函数
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_func(outputs, targets)
print(loss)
```
输出结果为:
```python
tensor(1.0646)
```
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