mindspore.ops.nll_loss

mindspore.ops.nll_loss(inputs, target, weight=None, ignore_index=- 100, reduction='mean', label_smoothing=0.0)[源代码]

获取预测值和目标值之间的负对数似然损失。

reduction为’none’时，负对数似然损失公式如下：

\[\ell(x, t)=L=\left\{l_{1}, \ldots, l_{N}\right\}^{\top}, \quad l_{n}=-w_{t_{n}} x_{n, t_{n}}, \quad w_{c}=\text { weight }[c] \cdot \mathbb{1} \{c \not= \text{ignore_index}\},\]

其中， \(x\) 表示预测值， \(t\) 表示目标值， \(w\) 表示权重，N表示batch size， \(c\) 限定范围为[0, C-1]，表示类索引，其中 \(C\) 表示类的数量。

若reduction不为’none’（默认为’mean’），则

\[\begin{split}\ell(x, t)=L=\left\{\begin{array}{ll} \sum_{n=1}^{N} \frac{1}{\sum_{n=1}^{N} w_{t n}} l_{n}, & \text { if reduction }=\text { 'mean', } \\ \sum_{n=1}^{N} l_{n}, & \text { if reduction }=\text { 'sum' } \end{array}\right.\end{split}\]

参数：

  • inputs (Tensor) - 输入预测值，shape为 \((N, C)\) 或 \((N, C, H, W)\) (针对二维数据), 或 \((N, C, d_1, d_2, ..., d_K)\) (针对高维数据)。inputs 需为对数概率。数据类型仅支持float32或float16。

  • target (Tensor) - 输入目标值，shape为 \((N)\) 或 \((N, d_1, d_2, ..., d_K)\) (针对高维数据)。 数据类型仅支持int32。

  • weight (Tensor) - 指定各类别的权重。若值不为None，则shape为 (C,)。 数据类型仅支持float32或float16。默认值: None。

  • ignore_index (int) - 指定target中需要忽略的值(一般为填充值)，使其不对梯度产生影响。默认值：-100。

  • reduction (str) - 指定应用于输出结果的计算方式，比如’none’、’mean’、’sum’，默认值：”mean”。

  • label_smoothing (float) - 标签平滑值，用于计算Loss时防止模型过拟合的正则化手段。取值范围为[0.0, 1.0]。 默认值：0.0。

返回：

Tensor，数据类型与 inputs 相同。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> inputs = mindspore.Tensor(np.random.randn(3, 5), mindspore.float32)
>>> target = mindspore.Tensor(np.array([1, 0, 4]), mindspore.int32)
>>> output = ops.nll_loss(inputs, target)