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b1e72d33
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5月 08, 2020
作者:
L
lijianshe02
提交者:
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5月 08, 2020
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add NLLLoss cn doc test=develop test=document_preview (#2036)
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doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/NLLLoss_cn.rst
doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/NLLLoss_cn.rst
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未找到文件。
doc/fluid/api_cn/nn_cn/loss_cn/NLLLoss_cn.rst
浏览文件 @
b1e72d33
NLLLoss
NLLLoss
-------------------------------
-------------------------------
**版本升级,文档正在开发中**
.. py:function:: paddle.nn.loss.NLLLoss(weight=None, reduction='mean', ignore_index=-100)
该OP计算输入input和标签label间的 `negative log likelihood loss` 损失 ,可用于训练一个 `n` 类分类器。
如果提供 `weight` 参数的话,它是一个 `1-D` 的tensor, 里面的值对应类别的权重。当你的训练集样本
不均衡的话,使用这个参数是非常有用的。
该损失函数的数学计算公式如下:
当 `reduction` 设置为 `none` 时,损失函数的数学计算公式为:
.. math::
\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad
l_n = - w_{y_n} x_{n,y_n}, \quad
w_{c} = \text{weight}[c] \cdot \mathbb{1}\{c \not= \text{ignore_index}\},
其中 `N` 表示 `batch_size` 。如果 `reduction` 的值不是 `none` (默认为 `mean`),那么此时损失函数
的数学计算公式为:
.. math::
\ell(x, y) = \begin{cases}
\sum_{n=1}^N \frac{1}{\sum_{n=1}^N w_{y_n}} l_n, &
\text{if reduction} = \text{'mean';}\\
\sum_{n=1}^N l_n, &
\text{if reduction} = \text{'sum'.}
\end{cases}
参数:
- **input** (Variable): - 输入 `Tensor`, 其形状为 :math:`[N, C]` , 其中 `C` 为类别数。但是对于多维度的情形下,它的形状为 :math:`[N, C, d_1, d_2, ..., d_K]` 。数据类型为float32或float64。
- **label** (Variable): - 输入input对应的标签值。其形状为 :math:`[N,]` 或者 :math:`[N, d_1, d_2, ..., d_K]`, 数据类型为int64。
- **weight** (Variable, 可选): - 手动指定每个类别的权重。其默认为 `None` 。如果提供该参数的话,长度必须为 `num_classes` 。数据类型为float32或float64。
- **reduction** (string, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式,可选值有: `none`, `mean`, `sum` 。默认为 `mean` ,计算 `mini-batch` loss均值。设置为 `sum` 时,计算 `mini-batch` loss的总和。设置为 `none` 时,则返回loss Tensor。数据类型为string。
- **ignore_index** (int64, 可选): - 指定一个忽略的标签值,此标签值不参与计算。默认值为-100。数据类型为int64。
返回:返回存储表示 `negative log likihood loss` 的损失值。
返回类型:Variable
**代码示例**
.. code-block:: python
# declarative mode
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
import paddle
input_np = np.random.random(size=(10, 10)).astype(np.float32)
label_np = np.random.randint(0, 10, size=(10,)).astype(np.int64)
prog = fluid.Program()
startup_prog = fluid.Program()
place = fluid.CPUPlace()
with fluid.program_guard(prog, startup_prog):
input = fluid.data(name='input', shape=[10, 10], dtype='float32')
label = fluid.data(name='label', shape=[10], dtype='int64')
nll_loss = paddle.nn.loss.NLLLoss()
res = nll_loss(input, label)
exe = fluid.Executor(place)
static_result = exe.run(
prog,
feed={"input": input_np,
"label": label_np},
fetch_list=[res])
print(static_result)
# imperative mode
import paddle.fluid.dygraph as dg
with dg.guard(place) as g:
input = dg.to_variable(input_np)
label = dg.to_variable(label_np)
output = nll_loss(input, label)
print(output.numpy())
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