Pytorch NLLLOSS的理解
Understanding of Pytorch NLLLOSS
PyTorch的负对数似然损失，nn.NLLLoss定义为：
因此，如果以单批次的标准重量计算损失，则损失的公式始终为：
-1 * (prediction of model for correct class)
示例：
正确 Class = 0
模型预测正确 class = 0.5
损失 = -1 * 0.5
那么，如果计算损失时没有涉及对数函数，为什么称为“负对数似然损失”呢？
确实没有 log 被用来计算 nn.NLLLoss 的结果，所以这可能有点令人困惑。但是，我相信之所以这样称呼它是因为它 期望 接收对数概率：
The input given through a forward call is expected to contain log-probabilities of each class. - docs
最后，将它包含在名称中没有多大意义，因为您可能还想将此函数应用于非对数概率...
PyTorch的负对数似然损失，nn.NLLLoss定义为：
因此，如果以单批次的标准重量计算损失，则损失的公式始终为：
-1 * (prediction of model for correct class)
示例：
正确 Class = 0
模型预测正确 class = 0.5
损失 = -1 * 0.5
那么，如果计算损失时没有涉及对数函数，为什么称为“负对数似然损失”呢？
确实没有 log 被用来计算 nn.NLLLoss 的结果，所以这可能有点令人困惑。但是，我相信之所以这样称呼它是因为它 期望 接收对数概率：
The input given through a forward call is expected to contain log-probabilities of each class. - docs
最后，将它包含在名称中没有多大意义，因为您可能还想将此函数应用于非对数概率...