KLDivLoss全称为Kullback-Leibler Divergence Loss,中文称为KL散度损失。KL散度是一种测量两个概率分布之间差异的方法。在深度学习中,我们可以利用KL散度来衡量两个概率分布之间的距离。而KLDivLoss则是基于KL散度的一种损失函数。 在分类任务中,我们需要把输入的数据分到不同的类别中。我们可以将每个类别看作一个概率...
AI检测代码解析 def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation (and computes the loss) presented in Figure 2. Arguments: X -- input dataset, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "b1", "W2"...
KLDivLoss，即Kullback-Leibler divergence Loss，用于衡量两个概率分布之间的差异，特别适用于模型对比训练和生成模型等场景。对于NLLLoss而言，其应用基础在于似然函数，即通过观察结果估计模型参数。以抛硬币为例，硬币的正反面概率为θ，通过多次实验可以得到θ的似然函数，最大值即为θ的最优估计。将似然...
pytorch中的MSELoss和KLDivLoss 在深度学习中,MSELoss均方差损失和KLDivLossKL散度是经常使用的两种损失,在pytorch中,也有这两个函数,如: loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() 1. 2. 3....
NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是Kullback-Leibler divergence Loss。 NLLLoss 似然函数是什么呢? 似然函数就是我们有一堆观察所得得结果,然后我们用这堆观察结果对模型的参数进行估计。 举个例子,一个硬币,它有θ...
torch.nn.KLDivLoss KL散度 KL散度,又叫相对熵,用于衡量两个分布之间的距离。设p(x),q(x)p(x),q(x)是关于随机变量xx的两个分布,则pp相对于qq的KL散度为: 信息论中,熵H(P)H(P)表示对来自PP的随机变量进行编码所需的最小字节数, 而交叉熵H(P,Q)H(P,Q)则表示使用基于QQ的编码对来自PP的变量进...
CrossEntropyLoss(p,q)=−∑i=1qilogpiKLDivLoss函数 KLDivLoss是用来判断两个分布的拟合/相似/匹配程度,假设现在有两个概率分布P、Q,它们的KL散度分别为: DKL(P||Q)=−∑iP(i)lnQ(i)P(i)=∑iP(i)lnP(i)Q(i)DKL(p||q)=∑ip(xi)lnp(xi)q(xi)=∑ip(xi)[log(p(xi))−log(q(xi...
在深度学习模型中，NLLLoss、KLDivLoss、CrossEntropyLoss是三个常见的损失函数，尤其在知识蒸馏领域常被比较。首先，我们来了解Softmax函数。它常用于多分类及归一化，公式如下：[公式]。Softmax函数的一个重要特性是使输出值之间差距显著，通过引入超参数温度T进行调整，公式为：[公式]。当T增大时，不...
nn.KLDivLoss KLDivLoss 作用: 用于连续分布的距离度量;并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用;用label_smoothing就采用这个; 公式: 公式理解: p(x)是真实分布,q(x)是拟合分布;实际计算时;通...nn.损失函数 nn.L1Loss https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.L1Loss.html#...
KL散度损失函数公式为KL(P||Q) = ∑P(x) log(P(x)/Q(x)) ,衡量P、Q分布差距。在Pytorch中,通过torch.nn.KLDivLoss类来调用KL散度损失函数。KL散度损失函数可用于图像任务,使图像分布更接近真实图像。它也适用于自然语言处理,比如让输出分布符合真实语言分布。torch.nn.KLDivLoss的reduction参数可选择 '...