pytorch损失函数解析

落日映苍穹つ 2022-12-26 10:25 175阅读 0赞

### 目录 ###

*  nn.L1Loss:
 *  nn.NLLLoss:
 *  nn.CrossEntropyLoss
 *  nn.MSELoss
 *  nn.BCELoss:

# nn.L1Loss: #

这个比较简单，没有太多好说的，就是两者做差取绝对值，然后求和取平均。  
输入x和目标y之间差的绝对值，要求 x 和 y 的维度要一样（可以是向量或者矩阵），得到的 loss 维度也是对应一样的。

> loss(x,y)=1/n ∑ \\sum ∑ |x\_i-y\_i|

# nn.NLLLoss: #

> nn.NLLLoss是负的似然对数损失，但Pytorch的实现就是**把对应target上的数取出来再加个负号**，要在CrossEntropy中结合LogSoftmax来用。

让我们用代码实现一下，来深入理解上面黑色加粗字的含义：

import torch
    import torch.nn as nn
    num=torch.Tensor([[1,2,3]])
    a=torch.Tensor([0]).long()
    b=torch.Tensor([1]).long()
    c=torch.Tensor([2]).long()
    nll=nn.NLLLoss()
    print(nll(num,a))
    print(nll(num,b))
    print(nll(num,c))
    #输出
    #tensor(-1.)
    #tensor(-2.)
    #tensor(-3.)

如果是多行数据，则取平均值，reduction=‘none’ 表示显示全部 loss而不是取平均值：

import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    
    torch.manual_seed(2019)
    
    output = torch.randn(2, 3)  # 网路输出
    target = torch.ones(2, dtype=torch.long).random_(3)  # 真实标签
    print(output)
    print(target)
    
    # 直接调用
    loss = F.nll_loss(output, target)
    print(loss)
    
    # 实例化类
    criterion = nn.NLLLoss(reduction='none')
    loss = criterion(output, target)
    print(loss)
    
    """ tensor([[-0.1187, 0.2110, 0.7463], [-0.6136, -0.1186, 1.5565]]) tensor([2, 0]) tensor(-0.0664) tensor([-0.7463, 0.6136]) """

另外，既然要讲nn.NLLLOSS，那么须得先讲一下**logSoftmax**。  
![在这里插入图片描述][20201204184843323.png]  
![在这里插入图片描述][20201204184906549.png]

import torch
    import torch.nn as nn
    a=torch.Tensor([1,2,3])
    b=nn.Softmax()(a)
    c=nn.LogSoftmax()(a)
    print(b)
    print(c)
    #输出
    #tensor([0.0900, 0.2447, 0.6652])
    #tensor([-2.4076, -1.4076, -0.4076])

# nn.CrossEntropyLoss #

这是交叉熵损失函数，通常用于分类问题。有关交叉熵的介绍，我要引用某乎的一篇文章的内容：

> **什么是交叉熵？**  
> 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即\[0,0,1,0,….0,0\]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果。也就是说用它来衡量网络的输出与标签的差异，利用这种差异经过反向传播去更新网络参数。  
> **交叉熵原理？**  
> 在说交叉熵之前，先说一下信息量与熵。  
> **信息量**：它是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为 ![\[公式\]][20201204192839375.png]  
> 我们定义事件![在这里插入图片描述][20201204193017750.png]  
> 的信息量为：  
> ![\[公式\] 当 \[公式\] 时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。][_ _ _0]  
> **熵**：它是用来衡量一个系统的混乱程度的，代表一个系统中信息量的总和；信息量总和越大，表明这个系统不确定性就越大。  
> 举个例子：假如小明和小王去打靶，那么打靶结果其实是一个0-1分布，X的取值有\{0：打中，1：打不中\}。在打靶之前我们知道小明和小王打中的先验概率为10%，99.9%。根据上面的信息量的介绍，我们可以分别得到小明和小王打靶打中的信息量。但是如果我们想进一步度量小明打靶结果的不确定度，这就需要用到熵的概念了。那么如何度量呢，那就要采用期望了。我们对所有可能事件所带来的信息量求期望，其结果就能衡量小明打靶的不确定度：  
> ![\[公式\]][20201204193110672.png]与之对应的，小王的熵（打靶的不确定度）为：  
> ![\[公式\]][20201204193129981.png]  
> 虽然小明打靶结果的不确定度较低，毕竟十次有9次都脱靶；但是小王打靶结果的不确定度更低，1000次射击只有1次脱靶，结果相当的确定。  
> **交叉熵**：它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出，下面公式为交叉熵，则  
> ![\[公式\]][2020120419315628.png]  
> 那么该公式如何表示，举个例子，假设N=3，期望输出为 ![\[公式\]][20201204193217854.png]  
> ，实际输出  
> ![\[公式\]][20201204193245180.png]  
> 和  
> ![在这里插入图片描述][20201204193305115.png]  
> 那么：![在这里插入图片描述][20201204193321898.png]  
> ![在这里插入图片描述][20201204202306595.png]  
> 通过上面可以看出，q2与p更为接近，它的交叉熵也更小。

但是需要注意的是：

> **Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数**  
> Pytorch中计算的交叉熵并不是采用，![在这里插入图片描述][20201204202529488.png]  
> 这种方式计算得到的，而是交叉熵的另外一种方式计算得到的：  
> ![在这里插入图片描述][20201204202548702.png]  
> 它是交叉熵的另外一种方式。  
> Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。  
> 1、Softmax后的数值都在0~1之间，所以ln之后值域是负无穷到0。  
> 2、然后将Softmax之后的结果取log，将乘法改成加法减少计算量，同时保障函数的单调性 。  
> 3、NLLLoss的结果就是把上面的输出与Label对应的那个值拿出来(下面例子中就是：将log\_output\\logsoftmax\_output中与y\_target对应的值拿出来)，去掉负号，再求均值。

官网有关CrossEntropy（交叉熵）的计算公式如下：  
![在这里插入图片描述][20201204190858769.png]  
从公式我们就可以看出来，不过是取了某个logsoftmax之后的值并取负号而已。而取负号这个操作正是nn.nllloss函数的功用。所以说，CrossEntropy函数其实就相当于logsoftmax+nlllloss操作。  
我们可以验证一下：

import torch
    import torch.nn as nn
    num=torch.Tensor([[1,2,3]])
    a=torch.Tensor([1]).long()
    ce=nn.CrossEntropyLoss()
    ce=ce(num,a)
    print(ce)
    
    logS=nn.LogSoftmax()
    logS=logS(num)
    nll=nn.NLLLoss()
    nll=nll(logS,a)
    print(nll)
    #输出
    #tensor(1.4076)
    #tensor(1.4076)

# nn.MSELoss #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][2020120420445638.png]  
这里显示的是平均数，其实是由函数参数决定的。不只是这个损失函数，其他损失函数也大多拥有这些函数参数，用于决定输出平均值还是一组数据中每个数据的损失值。

> 很多的loss函数都有size\_average和reduce两个布尔类型的参数，因为一般损失函数都是直接计算batch的数据，因此返回的loss结果都是维度为(batch\_size,)的向量。
> 
> 1）如果reduce=False,那么size\_average参数失效，直接返回向量形式的loss
> 
> 2)如果redcue=true,那么loss返回的是标量。
> 
> 2.a: if size\_average=True, 返回loss.mean();\#就是平均数
> 
> 2.b: if size\_average=False,返回loss.sum()
> 
> 注意：默认情况下，reduce=true,size\_average=true

# nn.BCELoss: #

> 还有一类损失叫做BCELoss，写全了的话就是Binary Cross Entropy  
> Loss，就是交叉熵应用于二分类时候的特殊形式，一般都和sigmoid一起用，表达式就是二分类交叉熵：  
> 数学公式为![Loss = -w \* \[p \* log(q) + (1-p) \* log(1-q)\]][Loss _ -w _ _p _ log_q_ _ _1-p_ _ log_1-q]  
> 其中t为目标值，o为预测值。

举个栗子：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
![在这里插入图片描述][20210120223934341.png]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

要记住，使用该损失函数之前一定要先进行sigmoid操作，CrossEntropyLoss与之不同的是内置了softmax操作，不需要人为提前进行该操作。  
CrossEntropyLoss和BCELoss的激活函数是不同的，前者是softmax，后者是sigmoid。  
关于sigmoid和softmax：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

[20201204184843323.png]: /images/20221120/c76a52317bb24c71b341e719a3f71800.png
[20201204184906549.png]: /images/20221120/a3e32ae8b75b4482b41e271bbb737b3d.png
[20201204192839375.png]: /images/20221120/4094455949234eff97755485bdd0dfca.png
[20201204193017750.png]: /images/20221120/ec2d1a7bfa9d4c1fabba7d3000810f90.png
[_ _ _0]: /images/20221120/d16dd284a7d748feaad370d67a578cf0.png
[20201204193110672.png]: /images/20221120/d3aac79bd36549f7bcc63035bb8d35e5.png
[20201204193129981.png]: /images/20221120/01687b58043f45ce8514fd134e9a0a6d.png
[2020120419315628.png]: /images/20221120/35a823cb3bc54f29b52e8e48c56ea8d1.png
[20201204193217854.png]: /images/20221120/1f4f7a7597264fd5b84ea7d2508f4111.png
[20201204193245180.png]: /images/20221120/939471c8c97940b3be52b816f8cc7d5d.png
[20201204193305115.png]: /images/20221120/f46312be966b48a9a68bef17d8d54bc5.png
[20201204193321898.png]: /images/20221120/8b0afc6ac5164859abb5cb2e01ad73a4.png
[20201204202306595.png]: /images/20221120/bcebad0db05c435d9570497a316a5197.png
[20201204202529488.png]: /images/20221120/6f2881a4cbc1467bb0dfdb21c74dd9ba.png
[20201204202548702.png]: /images/20221120/8c7a365f70b3441d860aea4af008fd54.png
[20201204190858769.png]: /images/20221120/3442aa24e8ab4933a04eefe4b7f1fcc7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/76db3e1d0c5c44a39cdb0241b85b85ce.png
[2020120420445638.png]: /images/20221120/4cc3d518482b42c88cf1099d5cd71dde.png
[Loss _ -w _ _p _ log_q_ _ _1-p_ _ log_1-q]: /images/20221120/15282d804de646e6aabc5dd758f5d478.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221120/4ef3f72dea0b4d6da1400d431cab5af0.png
[20210120223934341.png]: /images/20221120/9e68d857f16042118fa9286a0c7efce6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221120/260cf78d83fa4d8b8690189e862fb6a3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221120/f833aba9e2eb4bf88518f496ba8bec7c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221120/16b02ce2193b4cb68176c475bfd0e9f9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDc2Nzk3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221120/da51be8e1e9e4ff19667ec81fe5baecc.png