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...
在pytorch中,nn.KLDivLoss()的计算公式如下: 上图y为标签,x为预测值,则pytorch应该以如下代码使用 :(1)、lossfunc=nn.KLDivLoss()(2)、loss = lossfunc(预测值, 标签值) 所以,在pytorch中预测值和标签值分别做如下处理:(1)、F.log_softmax(预测值/ temp, dim=1) (2)、F.softmax(标签值/ temp, ...
NLLLoss与CrossEntropyLoss的区别在于一个log_softmax()函数,KLDivLoss与其它两者的区别在于其实两个KL散度之差再求和,而另外两者是求和(当然具体公式会有一定区别) #NLLlossdefforward()x=self.fc2(x)x=F.log_softmax(x,dim=1)returnxF.nll_loss()#CrossEntropydefforward()x=self.fc2(x)returnx...
CrossEntropyLoss和NLLLoss和KLDivLoss 看名字可能感觉这三个Loss不搭嘎。 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,...
2. KLDivLoss —— 相对熵 Kullback-Leibler divergence_ is a useful distance measure for continuous distributions and is often useful when performing direct regression over the space of (discretely sampled) continuous output distributions. 和交叉熵一样都是熵的计算,其公式为: ...
kl_div(input, target, reduction=self.reduction) pytorch中通过torch.nn.KLDivLoss类实现,也可以直接调用F.kl_div 函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有四种取值mean,batchmean, sum, none,对应不同的返回。 默认为mean 例子: import torch import torch.nn as nn import math def validate...
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...
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...
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...
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) ...