nll_loss公式
NLL损失（Negative Log Likelihood Loss） 是一种常用的损失函数，用于衡量模型在多分类任务中的性能。它基于对数似然的原理，帮助模型优化参数以最小化错误分类的概率。
NLL损失的公式如下：
正则化损失函数NLL_loss = -∑log(P(y_true))
下面我们来分析一下NLL损失的含义以及其推导过程。
然后，我们使用对数函数来缩小概率值的区间，从而将概率值映射为实数域。
推导过程如下：
y_true[i] = 1
根据对数函数的性质，我们可以将 y_pred[i] 取对数
log(y_pred[i])
为了得到样本的NLL损失，我们需要计算所有样本的NLL之和。而对于每个样本来说，只有一个类别是正确的，其余类别都是错误的。
因此，我们需要对所有样本的NLL进行累加。要得到每个样本的NLL，我们取对数后加上负号，即可得到NLL损失的定义公式。
到这里，我们可以得到NLL损失的完整公式如下：
NLL_loss = -∑log(y_pred[i])

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