一、nllloss公式
交叉熵损失函数是深度学习中常用的一个损失函数。在分类任务中，我们希望模型能够正确的对输入进行分类，同时尽可能的降低预测错误的概率。nllloss（negative log likelihood loss）是交叉熵损失函数的一种情况。具体的公式如下：
L = -1/N * Σi(yi * log(pi))
其中L是损失函数，N是样本的数量，yi和pi分别为第i个样本的真实标签和模型对该样本的预测值（概率），log是以e为底的对数运算。由此可见，nllloss的作用是最大化正确分类的概率。
二、nllloss torch
在PyTorch中，我们可以使用nll_loss函数来计算nllloss。例如：
import torch.nn.functional as F output = model(input) loss = F.nll_loss(output, target)
其中model是网络模型，input是输入数据，output是模型对输入数据的预测结果，target是真实标签值。在计算损失函数时，我们需要把预测结果和真实标签作为参数传递给nll_loss函数，该函数将返回一个标量损失值。
三、nllloss和crossentropy
在分类任务中，交叉熵损失函数和nllloss经常会被拿来进行对比。实际上，交叉熵损失函数和nllloss可以看作是同一种方法的两种表达形式。
交叉熵损失函数的公式如下：
L = -1/N * Σi(yi * log(pi) + (1-yi) * log(1-pi))
其中，yi和pi同上，但是多了(1-yi) * log(1-pi)这一项，其作用是最小化错误分类的概率。如果我们把此项忽略，那么交叉熵损失函数就变成了nllloss。
四、nllloss在实际应用中的使用
nllloss在分类任务中被广泛应用。在图像分类、自然语言处理等领域，我们可以使用nll_loss函数来计算模型训练过程中的损失值。例如在图像分类中：
import torch.optim as optim
# 定义模型、损失函数和优化器
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 模型训练
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainset)))
在以上代码中，我们定义了一个分类模型Net，使用CrossEntropyLoss计算损失值并使用SGD优化器进行模型训练。在每个epoch的训练过程中，我们可以看到nllloss的损失值随着训练轮数的增加而下降，表明模型的训练效果不断提升。
五、小结
本文从nllloss的公式、PyTorch实现、与交叉熵损失函数的关系以及在实际应用中的使用等多个方面对nllloss进行了详细的阐述。通过本文的学习，相信读者已经对这一损失函数有了更深刻的理解和应用能力。
