KL散度的博客已经非常多了,但是感觉网上部分代码实现存在些许不准确之处。近期生成模型工作代码中用到两个多元高斯分布之间的KL散度,索性写篇加强记忆,以及附上代码,方便后来者。 一元高斯分布的随机变量KL散度 两个简单的高斯分布 p(x)∈N(μ1,σ12) 和q(x)∈N(μ2,σ22) ,则他们之间的KL散度推导如下 DK...
pytorch实现二维离散余弦变换 pytorch的kl散度 PyTorch计算KL散度详解 最近在进行方法设计时,需要度量分布之间的差异,由于样本间分布具有相似性,首先想到了便于实现的KL-Divergence,使用PyTorch中的内置方法时,踩了不少坑,在这里详细记录一下。 简介 首先简单介绍一下KL散度(具体的可以在各种技术博客看到讲解,我这里不做...
KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(log p−log q) ,其中 k 表示概率 P/Q 的维度。 KL散度计算方法一:值得注意的是 1)pytorch中的输入与数学公式中的输入是相反的;2)为了避免数值下溢问题,输入p为log值 import torch import torch.nn as nn # parameters batch_size = 3 dim = 10 # generate...
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pytorch中有用于计算kl散度的函数 kl_div torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 计算D (p||q) 1、不用这个函数的计算结果为: 与手算结果相同 2、使用函数: (这是计算正确的,结果有差异是因为pytorch这个函数中默认的是以e为底) ...
Pytorch中KL散度有三个坑：1. 第一个坑：顺序不一样 pytorch_kldiv(pred, target)=KL(target || ...
Pytorch使用KL散度 import x=F.log_softmax(x) y=F.softmax(y, dim=1) criterion=nn.KLDivLoss() klloss=criterion(x, y) 输入x :(自己生成的标签)需要经过log_softmax层,把概率分布变换到log上; 输入y: (想要拟合到的目标分布)需要经过softmax层计算;...
补充:pytorch中的kl散度,为什么kl散度是负数? F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数,它的用法有很多需要注意的细节。 输入 第一个参数传入的是一个对数概率矩阵,第二个参数传入的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性,存在一个指导和被指导的关系,因此这连个矩阵输入的顺序需要确定一下...
kl散度损失函数pytorch实现softmax "KL散度损失函数PyTorch实现Softmax"教程 在深度学习中,损失函数是训练神经网络模型的关键一环。KL散度(Kullback-Leibler divergence)是衡量两个概率分布之间差异的一种方法。在分类问题中,我们通常使用softmax函数来获得概率分布。本文将教您如何使用PyTorch实现KL散度损失函数并将其与...