Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

时间 2021-01-16

标签深度学习 Pytorch Loss 损失函数繁體版

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pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久… NLLLoss 在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张都更可能是猫。然后对每一行使用Softmax，这样可以得

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1. Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss
2. NLLLoss和CrossEntropyLoss的区别和联系
3. [DL]pytorch中部分损失函数粗解：NLLLoss与CrossEntropyLoss，BCELoss与CrossEntropyLoss，BCELoss与BCEWithLosgitsLoss之间的
4. pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
5. （三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数
6. Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss报错解决办法
7. Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss
8. Pytorch Sampler详解
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