log_loss

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

负log loss层

该 OP 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 x 1] 的二维张量, 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 x 1] 的二维张量，真值标签， 其中 N 为 batch 大小，数据类型是 float32。

  • epsilon (float) – epsilon

  • 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 x 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)