torch.nn.functional.gaussian_nll_loss

torch.nn.functional.gaussian_nll_loss(input, target, var, full=False, eps=1e-06, reduction='mean') [исходный код]

Вычисляет функцию потерь — отрицательное логарифмическое правдоподобие гауссова распределения.

Подробности см. в GaussianNLLLoss.

Параметры:

• input (Tensor) – Математическое ожидание гауссова распределения.
• target (Tensor) – Выборка из гауссова распределения.
• var (Tensor | float) – Тензор положительных значений дисперсии: по одному для каждого математического ожидания во входных данных (гетероскедастический случай), одно общее значение (гомоскедастический случай) или положительное скалярное значение, используемое для всех математических ожиданий.
• full (bool, необязательный) – Нужно ли включать постоянный член в вычисление функции потерь. По умолчанию: False.
• eps (float, необязательный) – Значение, используемое для ограничения var снизу в целях стабильности. По умолчанию: 1e-6.
• reduction (str, необязательный) – Задает способ агрегирования выходных данных: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': агрегирование не выполняется; 'mean': выходное значение представляет собой среднее значение функций потерь для всех элементов пакета; 'sum': выходное значение представляет собой сумму функций потерь для всех элементов пакета. По умолчанию: 'mean'.

Тип возвращаемого значения:

Tensor