在机器学习中,KL散度通常用于度量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。例如,在自然语言处理中,可以用KL散度来衡量语言模型生成的文本与人类写作的文本在语言风格上的差异。 def compute_kl_loss(p, q, pad_mask=None): p_loss = F.kl_div(F.log_softmax(p, dim=-1), F.softmax(q, dim=-1)...
变分自编码器的损失函数有两个,简单来说,reconstruction loss就是输出和输入的重构误差(比如二范数,印象中见过其他类型的衡量标准。不过这个好理解,本文不讨论这个),还有一个就是latent loss,其TensorFlow代码公式如下: latent_loss=0.5*tf.reduce_sum(tf.square(hidden3_sigma)+tf.square(hidden3_mean)-1-tf.log...
KL散度，即Kullback-Leibler散度，相对熵，衡量概率分布差异 离散概率分布P和Q间的KL散度公式：[公式]，连续概率分布间公式：[公式]KL散度总是非负值，全等分布时值为零，值越大表示分布差异越大 KL散度不对称，$D_{KL}(P||Q)$与$D_{KL}(Q||P)$不相等 在机器学习中，用于度量预测与真实概率...
1.更换随机数种子，看看每次loss停止的数值是不是一个。如果是，可能是程序写错了，label没对上。2.先...
This is loss function for KL Divergence. Specifically, for these formulas: 以下是KL散度的损失函数,特别是这段公式: they are acutally calculating kl divergence for gaussian distribution 他们其实是计算高斯分布的KL散度 But I find out it omits one term, which is σ 1 2 但是我发现他漏了一项$σ...
TianzhongSong/caffe_kld_lossgithub.com/TianzhongSong/caffe_kld_loss 直接放到caffe里编译就行，但...
KL散度 KL散度: 多元分布到一元 对于各分量相互独立的多元分布: KL散度可以分解为边缘分布的KL散度之和: 所以,我们把注意力集中在一维分布间KL散度的计算上。 正态分布 贝叶斯神经网络中,正态分布常用作变分分布和先验分布。 KL散度为: 详细推导-VAE中的例子... ...
交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)及KL散度 https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99056721 小丑_jk 粉丝-8关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 posted @2024-01-21 16:27小丑_jk阅读(8) 评论(0)编辑收藏举报
KL 散度用于衡量两个概率分布之间的相对熵差异。它衡量的是预测分布 Q 偏离真实分布 P 的程度。KL 散度的公式为: KL 散度表示的是,当我们用分布 Q来近似真实分布 P 时,会丢失多少信息。它可以看作是交叉熵与熵的差值: 三者之间关系如何 熵衡量的是一个分布自身的不确定性,交叉熵衡量的是真实分布和预测分布之...
而KL loss的却拥有如下优点: 1、可以成功捕获数据集中的模糊。边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。 2、所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。 2.2.2 KL损失的边界框回归 1. 网络输出 网络除了预测原来的目标类别,预测框的四个坐标,还增加预测框的四个坐标(左上角和右下角两个点的四个坐标...