KL散度的梯度可能会导致梯度爆炸的问题，使得网络难以收敛。其他损失函数，如交叉熵损失，通常更容易处理这...
KL散度损失的目标应该是概率分布:代码中,target变量不是概率分布。KL散度损失期望第二个参数(即目标)是概率分布,通常是经过softmax处理后的输出。KLDivLoss需要logits(即未归一化的输出)作为第一个参数,并且这些logits应该通过log_softmax函数进行处理。 target需要是one-hot编码或者概率分布:对于交叉熵损失,target通常...
- 输出层只有一个神经元,输出值在0到1之间,通常解释为样本属于正类的概率。 - 交叉熵损失函数针对的是单个二元标签,计算的是正类和反类两种情况的损失。 ### 2. SoftMax + Cross-entropy - **应用场景**:SoftMax函数通常用于多分类问题,但也可以用于二分类。SoftMax将输出转换为概率分布,其中每个类别的概率...
Q是预测结果。因此虽然KL散度相较于交叉熵多了一项H(P)，但是对于梯度而言H(P)没有贡献。结果是损失...