’은 ‘음의 로그 가능도’를 의미하지만, 실제로는 로그를 전혀 사용하지 않습니다! 이미 로그가
적용되었다고 가정하죠. 파이토치에는 빠르고 정확한 방식으로
log
와
softmax
를 결합하는
log
_
softmax
함수가 있습니다.
nll
_
loss
는
log
_
softmax
이후에 사용하도록 설계되었습니다.
소프트맥스 다음에 로그 가능도를 적용하는 조합을 교차 엔트로피 손실이라고 합니다. 파이토
치에서는
nn
.
CrossEntropyLoss
(실제로는
log
_
softmax
다음에
nll
_
loss
를 수행함)로 교
차 엔트로피 손실을 사용할 수 있습니다.
loss_func=nn.CrossEntropyLoss()
보다시피 클래스죠. 인스턴스화하면 함수처럼 작동하는 객체를 얻을 수 있습니다.
>>> loss_func(acts,targ)
tensor(1.8045)
파이토치의 모든 손실 함수는 방금 본 클래스 형식과
F
네임스페이스에서 사용할 수 있는 일반
함수, 두 가지 형식으로 제공됩니다.
>>> F.cross_entropy(acts,targ)
tensor(1.8045)
어느 쪽이든 잘 작동하며 어떤 상황에서도 사용할 수 있습니다. 다만 대부분 클래스 사용을 선
호하고 파이토치의 공식
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