KL散度和知识蒸馏之间的关系在知识蒸馏的过程中起到重要作用。在知识蒸馏中,KL散度可以用来衡量学生模型的预测结果与教师模型的预测结果之间的差异。具体而言,KL散度可以用来衡量学生模型的输出概率分布与教师模型的输出概率分布之间的差异。通过最小化KL散度,可以使得学生模型更好地学习教师模型的知识。 在知识蒸馏中,通...
简介:KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是一种衡量两个概率分布差异的非对称度量,在计算机视觉中有广泛应用。本文介绍了KL散度的定义和通俗解释,并详细探讨了其在变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、知识蒸馏、图像分割、自监督学习和背景建模等领域的具体应用。通过最小化KL散度,这些模型能够更好地逼近真实分布...
知识蒸馏损失函数是一种衡量学生模型与教师模型输出之间距离的损失函数。其中KL散度是一种常用的度量距离的方法,其可以用于衡量两个概率分布之间的距离。在知识蒸馏中,KL散度被用作损失函数,以衡量学生模型和教师模型之间的差异。 总之,Hinton知识蒸馏是一种在模型压缩方面非常有用的技术,可以将教师模型的知识转移到学生...
KL散度自然是知识蒸馏损失函数中很重要的一部分。在知识蒸馏损失函数中,KL散度是一个重要的元素之一,它用于量化大型网络和小型网络之间的差异。KL散度可描述两个概率分布之间的差异,是两个概率分布之间的非对称度量。 第四步:确定损失函数 Hinton提出的知识蒸馏KL散度损失函数的公式如下: $KD(P||Q)=\sum_{x}P(...
1.8【补充知识】联合熵、条件熵以及互信息 I(x;y)的计算 4万 86 12:54 App 【10分钟】了解香农熵,交叉熵和KL散度 5.1万 516 56:43 App 一个视频彻底搞懂交叉熵、信息熵、相对熵、KL散度、交叉熵损失、交叉熵损失函数、softmax函数、softmax求概率、各种熵的公式 512 -- 20:05 App KL散度 1.9万 11...
kl_mean_2 = torch.mean(torch.sum(kl_ori_loss, dim=1)) 这样写才是更合理的 也就是对shape=(2, 2, 2)的kl_loss求平均,训练应该拿kl_mean_2去反向传播 但也有不拿KL散度去做知识蒸馏的,有的直接拿交叉熵去做知识蒸馏, 具体看代码中的kl_loss_ce_mean编辑...
例如蒸馏模型的损失函数就是KL散度,因为蒸馏模型的目标分布也是一个模型,该模型针对同类别的不同样本,会给出不同的预测值(如两张猫的图片a和b,目标模型对a预测为猫的值是0.6,对b预测为猫的值是0.8)。 (毕竟没用到ground truth?) 交叉熵和KL散度应用方式不同的另一种解释(暂时没理解): ...
渺渺兮予怀,望美人兮天一方 导言:近来有很多文章尝试做LLM的蒸馏,有几篇文章都提到说,使用Reverse KL会比Forward KL好,并且给出了自己的理由,事实真的如此么? FKL vs RKL 先介…阅读全文 赞同168 90 条评论 分享收藏 LLM(廿七):KL 散度与 LLM 知识蒸馏 紫气东来 上海交通大学 ...
不是。向量分析和统计学中虽然都有散度的概念，但来历不同。向量分析的散度描述向量场中的通量密度（...
pytorch中的kl散度蒸馏温度kl散度matlab 3.2 实验过程与结果3.2.1 面向对象的遥感影像分割利用ENVI软件的Segment Only Feature Extraction功能模块对实验数据进行面向对象分割操作。该方法采用的是Full Lambda-Schedule分割算法, 其基本思想是对影像的光谱和空间结构信息进行分析, 通过对具有相似光谱值和空间结构特征值像素的...