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') [source]

Вычисляет функцию потерь — отрицательное логарифмическое правдоподобие распределения Пуассона.

Подробнее см. PoissonNLLLoss.

Параметры:

• input (Tensor) – Математическое ожидание базового распределения Пуассона.
• target (Tensor) – Случайная выборка $target \sim \text{Poisson}(input)$.
• log_input (bool) – Если True, функция потерь вычисляется как $\exp(\text{input}) - \text{target} * \text{input}$, если False, функция потерь равна $\text{input} - \text{target} * \log(\text{input}+\text{eps})$. Значение по умолчанию: True
• full (bool) – Нужно ли вычислять полную функцию потерь, то есть добавлять член со приближением Стирлинга. Значение по умолчанию: False $\text{target} * \log(\text{target}) - \text{target} + 0.5 * \log(2 * \pi * \text{target})$.
• size_average (bool, необязательный) – Устарел (см. reduction).
• eps (float, необязательный) – Небольшое значение, предотвращающее вычисление $\log(0)$, когда log_input=False. Значение по умолчанию: 1e-8
• reduce (bool, необязательный) – Устарел (см. reduction).
• reduction (str, необязательный) – Задает способ сведения выходных данных: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': сведение не выполняется, 'mean': сумма выходных данных делится на количество элементов в них, 'sum': выходные данные суммируются. Примечание: size_average и reduce постепенно выводятся из употребления; пока что указание любого из этих двух аргументов переопределит reduction. Значение по умолчанию: 'mean'

Тип возвращаемого значения:

Tensor