NLLLossの代替方法：BCEWithLogitsLoss、Focal Loss、Label Smoothing

2024-04-02

PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.NLLLoss

NLLLossの仕組み

NLLLossは、以下の式に基づいて損失を計算します。

loss = -∑[y_i * log(p_i)]

loss: 損失
y_i: 正解ラベルのi番目の要素（one-hotベクトル）
p_i: モデルが出力したi番目のクラスの確率

この式は、各クラスの正解ラベルとモデルが出力した確率に基づいて、対数尤度を計算し、その負の値を損失としています。

NLLLossとCrossEntropyLossの違い

PyTorchには、NLLLossと同様に分類問題の損失関数を計算するために用いられるtorch.nn.CrossEntropyLossモジュールも存在します。

CrossEntropyLossは、NLLLossとほぼ同じ計算を行います。しかし、CrossEntropyLossは内部でソフトマックス関数を適用するため、NLLLossを使用する場合は、モデルの出力にソフトマックス関数を適用する必要があります。

NLLLossの使用例

NLLLossは、以下のコードのように、torch.nn.CrossEntropyLossモジュールと同様に使用できます。

import torch
import torch.nn as nn

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, 10)
)

# 損失関数の定義
loss_fn = nn.NLLLoss()

# 入力データと正解ラベル
input = torch.randn(10, 10)
target = torch.randint(0, 10, (10,))

# 損失の計算
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)

# 誤差逆伝播
loss.backward()

# パラメータの更新
optimizer.step()

NLLLossは、PyTorchのニューラルネットワークで分類問題の損失関数を計算するために用いられるモジュールです。NLLLossは、入力データと正解ラベルに基づいて、モデルの予測がどれだけ間違っているかを評価します。

NLLLossは、CrossEntropyLossとほぼ同じ計算を行います。しかし、CrossEntropyLossは内部でソフトマックス関数を適用するため、NLLLossを使用する場合は、モデルの出力にソフトマックス関数を適用する必要があります。

NLLLossのサンプルコード

MNIST分類

import torch
import torchvision
from torch.nn import functional as F

# データセットの読み込み
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST(
        "./data", train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
    ),
    batch_size=64, shuffle=True,
)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST(
        "./data", train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
    ),
    batch_size=64, shuffle=False,
)

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 10),
)

# 損失関数の定義
loss_fn = nn.NLLLoss()

# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 学習
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # モデルの出力
        output = model(data.view(-1, 784))

        # 損失の計算
        loss = loss_fn(output, target)

        # 誤差逆伝播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

    # テストデータでの精度評価
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data.view(-1, 784))
            _, predicted = torch.max(output.data, 1)
            total += target.size(0)
            correct += (predicted == target).sum().item()

    print(f"Epoch: {epoch + 1}, Accuracy: {correct / total:.2f}")

CIFAR-10データセットを用いて、画像の分類を行うサンプルコードです。

import torch
import torchvision
from torch.nn import functional as F

# データセットの読み込み
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.CIFAR10(
        "./data", train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
    ),
    batch_size=64, shuffle=True,
)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.CIFAR10(
        "./data", train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
    ),
    batch_size=64, shuffle=False,
)

# モデルの定義
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, 5, padding=2),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2, stride=2),
    nn.Conv2d(64, 128, 5, padding=2),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2, stride=2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(128 * 4 * 4, 10),
)

# 損失関数の定義
loss_fn = nn.NLLLoss()

# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 学習
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # モデルの出力
        output = model(data)

        # 損失の計算
        loss = loss_fn(output, target)

        # 誤差逆伝播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # パラメータの更新
        optimizer.step()

    # テストデータでの精度評価
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            _, predicted =