poisson_nll_loss_cn.rst

poisson_nll_loss

.. py:function:: paddle.nn.functional.poisson_nll_loss(input, label, log_input=False, full=False, eps=1e-8, reduction='mean', name=None)

返回 poisson negative log likelihood。可在 :ref:`cn_api_paddle_nn_PoissonNLLLoss` 查看详情。

参数

• input (Tensor) - 输入 :attr:`Tensor`，对应泊松分布的期望，其形状为 [N, *]，其中 * 表示任何数量的额外维度。数据类型为 float16，bfloat16，float32 或 float64。
• label (Tensor) - 标签 :attr:`Tensor`， 形状、数据类型和 :attr:`input` 相同。
• log_input (bool，可选) - 输入是否为对数函数映射后结果，如果为 True，则 loss 当中第一项的计算公式为

\text{input} - \text{label} * \log(\text{input}+\text{eps})

其中 :attr:`eps` 为数值稳定使用的常数小量。 如果为 False，则 loss 的计算公式为

\exp(\text{input}) - \text{label} * \text{input}

默认值为 True。

• full (bool，可选) - 是否在损失计算中包括 Stirling 近似项。该近似项的计算公式为

\text{label} * \log(\text{label}) - \text{label} + 0.5 * \log(2 * \pi * \text{label})

默认值为 False。

• eps (float，可选) - 在 :attr:`log_input` 为 True 时使用的常数小量，使得 loss 计算过程中不会导致对 0 求对数情况的出现。默认值为 1e-8。
• reduction (str，可选) - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有 none、mean 和 sum。默认为 mean，计算 mini-batch loss 均值。设置为 sum 时，计算 mini-batch loss 的总和。设置为 none 时，则返回 loss Tensor。默认值下为 mean。
• name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，返回存储表示 poisson negative log likelihood loss 的损失值。

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.functional.poisson_nll_loss