log_loss¶

paddle.nn.functional. log_loss ( input, label, epsilon=0.0001, name=None ) [源代码] ¶

负 log loss 层

对输入的预测结果和目标标签进行计算，返回负对数损失值。

\[Out = -label * \log{(input + \epsilon)} - (1 - label) * \log{(1 - input + \epsilon)}\]

参数¶

input (Tensor) – 形为 \([N, 1]\) 的二维 Tensor，其中 \(N\) 为 batch 大小。该输入是由前驱算子计算得来的概率，数据类型是 float32。

label (Tensor) – 形为 \([N, 1]\) 的二维 Tensor，真值标签，其中 \(N\) 为 batch 大小，数据类型是 float32。

epsilon (float，可选) – 一个很小的数字，以保证数值的稳定性，默认值为 1e-4。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，形状为 \([N, 1]\)，数据类型为 float32。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> import paddle.nn.functional as F

>>> label = paddle.randn((10,1))
>>> prob = paddle.randn((10,1))
>>> cost = F.log_loss(input=prob, label=label)

         