torch.nn.functional.poisson_nll_loss

torch.nn.functional.poisson_nll_loss(input, target, log_input=True, full=False, size_average=None, eps=1e-08, reduce=None, reduction='mean')

计算泊松负对数似然损失。

详情请参阅 PoissonNLLLoss。

参数:

• input (Tensor) – 底层泊松分布的期望值。

• target (Tensor) – 随机样本 $target \sim \text{Poisson}(input)$。

• log_input (bool) – 如果为 True，损失计算为 $\exp(\text{input}) - \text{target} * \text{input}$；如果为 False，则损失计算为 $\text{input} - \text{target} * \log(\text{input}+\text{eps})$。默认值：True

• full (bool) – 是否计算完整损失，即增加 Stirling 近似项。默认值：False $\text{target} * \log(\text{target}) - \text{target} + 0.5 * \log(2 * \pi * \text{target})$。

• size_average (bool, optional) – 已弃用（请参阅 reduction）。

• eps (float, optional) – 当 log_input 为 False 时，用于避免计算 $\log(0)$ 的极小值。默认值：1e-8

• reduce (bool, optional) – 已弃用（请参阅 reduction）。

• reduction (str, optional) – 指定应用于输出的归约方式：'none' | 'mean' | 'sum'。'none'：不应用归约；'mean'：输出之和除以输出中的元素个数；'sum'：对输出求和。注意：size_average 和 reduce 正在被弃用，在此期间，指定这两个参数中的任意一个都会覆盖 reduction。默认值：'mean'

返回类型:

张量