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nn.CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 和nn.NLLLoss  (负对数似然损失函数)的区别

1. 输入格式：

   • nn.CrossEntropyLoss：直接接受未归一化的 logits 作为输入，并在内部自动应用 log_softmax 来计算对数概率。
   • nn.NLLLoss：接受对数概率（log-probabilities）作为输入，也就是说，输入需要先通过 log_softmax处理。

2. 计算流程：

   • nn.CrossEntropyLoss 的计算流程是：
     1. 先对 logits 应用 softmax，将其转换为概率分布。
     2. 再对概率分布取对数，变为对数概率（log-probabilities）。
     3. 最后，对真实类别对应的对数概率取负值，得到损失。
   • nn.NLLLoss 的计算流程是：
     1. 直接使用对数概率作为输入。
     2. 对真实类别对应的对数概率取负值，得到损失。

代码示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Flogits = torch.tensor([[2.0, 1.0, 0.1]])  # 未归一化的 logits
target = torch.tensor([0])  # 真实标签# 1. 使用 nn.CrossEntropyLoss
loss_fn_ce = nn.CrossEntropyLoss()
loss_ce = loss_fn_ce(logits, target)  # nn.CrossEntropyLoss 自动进行 log_softmax
print("CrossEntropyLoss:", loss_ce.item())# 2. 使用 nn.NLLLoss
log_probs = F.log_softmax(logits, dim=1)  # 先手动进行 log_softmax
loss_fn_nll = nn.NLLLoss()
loss_nll = loss_fn_nll(log_probs, target)  # 直接传入对数概率
print("NLLLoss:", loss_nll.item())

在这个例子中，nn.CrossEntropyLoss 和 nn.NLLLoss 的最终损失值是相同的，都是 0.4170。

nn.NLLLoss 的优势

虽然在大多数场景下，使用 nn.CrossEntropyLoss 更方便（因为它直接接受 logits），但 nn.NLLLoss 也有它的优势和特定的应用场景：

1. 灵活性：

   • nn.NLLLoss 允许用户直接传入经过 log_softmax 处理的对数概率。这在某些需要自定义概率分布或概率结构的任务中是有用的，用户可以手动处理 log_softmax，甚至对其进行进一步的修改和调整。

2. 与自定义模型结构兼容：

   • 当模型的输出不是传统的 logits 而是已经计算好对数概率的复杂结构时，nn.NLLLoss 更适合，因为它直接接受对数概率，不再需要依赖 CrossEntropyLoss 的内部处理。

3. 分离 log_softmax 和 NLLLoss 计算：

   • 在一些场景下，我们可能希望将 log_softmax 的计算和损失函数的计算分离，以便在不同的地方使用对数概率。例如，在序列生成任务中，可能需要在生成过程中反复使用 log_softmax 计算对数概率，而不是每次都重新计算。

选择何时使用

• 使用 nn.CrossEntropyLoss：
  • 大多数情况下，我们的网络输出的是 logits（未归一化的分数），并且希望简化代码，那么 nn.CrossEntropyLoss 是更方便的选择，因为它可以直接处理 logits。
• 使用 nn.NLLLoss：
  • 当你的模型或任务需要自定义对数概率的计算过程，或者你需要对 log_softmax 进行额外操作，nn.NLLLoss 更加灵活，可以帮助你处理已经是对数概率的输出。