回过头看上面的Loss function就很好理解了,因为我们需要minimize loss,而且要求 分布趋近于 分布,而KL散度的作用正好是计算两个分布的相似程度 下面简述KL散度的公式推导。假设 和 均是服从 和 的随机变量的概率密度函数,则 更加详细的推导过程可以看这篇文章(https://hsinjhao.github.io/2019/05/22/KL-Divergence...
由于这里的$p(z)$可以是我们定义的任何一个概率分布,因此整个对抗学习的过程实际上可以认为是通过调整Encoder不断让其产生数据的概率分布$q(z)$接近我们预定义的$p(z)$ 基本上 AAE 的原理就讲完了,还剩最后一个问题,AAE 的 Loss function 是什么? L(x,ˆx)+∑jKL(qj(z|x)||p(z)) 其中 KL(P||Q...
# 建模三件套:loss,优化,epochs model = AutoEncoder(train_tensor.shape[1]) # 模型 loss_function = nn.MSELoss() # loss optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 优化器 epochs = 30 # 开始训练 model.train() loss_list = [] ...
self.optim= torch.optim.Adam(paras_to_optimize, lr=self.configs["lr"], weight_decay=self.configs["weight_decay"])print("Built Model and Optimizer and Loss Function") 然后编写训练方法和测试方法, 以及绘图: deftrain_usl(self):"""无监督,纯AutoEncoder"""utils.setup_seed(3407) ...
In this paper, we propose a new method called autoencoder with adaptive loss function (AEAL) to improve the detection accuracy of known anomalies while ensuring consistent anomaly scores before and after model updates. AEAL is an autoencoder-based method for learning anomaly detection models by ...
batch_size=128lr=1e-2weight_decay=1e-5epoches=40model=autoencoder()# x=Variable(torch.randn(1,28*28))# encode,decode=model(x)#print(encode.shape)train_data=get_data()criterion=nn.MSELoss()optimizier=optim.Adam(model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay)iftorch.cuda.is_availa...
[None, n_inputs])#隐层和输入层进行全连接hidden = fully_connected(X, n_hidden, activation_fn=None)#不做任何非线性处理,activation=noneoutputs = fully_connected(hidden, n_outputs, activation_fn=None)#lost function使用均方差MSEreconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - X))#MSE...
The coefficient for the L2 weight regularizer in the cost function (LossFunction), specified as the comma-separated pair consisting of 'L2WeightRegularization' and a positive scalar value. Example: 'L2WeightRegularization',0.05 LossFunction— Loss function to use for training 'msesparse' (default)...
之前简单的聊过AE自编码器的一些原理,其loss function是计算input和output的MSE (mean square error): Autoencoder AE通常用于数据压缩、降维、特征提取和生成等任务。它由两个主要部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据映射到一个低维表示,而解码器则将该低维表示映射回原始数据空间。通过这种方式,自编码器可...
理想情况下,解码器的输出应该与原始输入数据尽可能相似 损失函数(Loss Function):自编码器的训练过程中,需要一个损失函数来度量解码器输出和原始输入之间的差异。常用的损失函数包括均方误差(MSE)等。通过最小化这个损失,网络学习到如何有效地编码和解码数据。 图源:Keras 自编码器通常用于以下任务: 数据去噪:自编码器...