KL 散度是一个距离衡量指标,衡量的是两个概率分布之间的差异。ypred指的是模型的输出的预测概率,形如[0.35,0.25,0.4];ytrue是一个one-hot形式的真实概率,形如[0,1,0]。 神经网络的训练目标是使得输出的预测概率尽可能接近真实的概率分布。 KL divergence loss的计算公式为:KL(ypred,ytrue)=ytruelog(ytruey...
KL divergence就是衡量posterior和priori的差距,也就是VAE训练中的kl loss。而另一项就是recon loss。即我们希望把latent z decode出x所服从的分布尽可能贴近真实数据的分布。 视角2: L=Ex∼D[Ez∼p(z|x)[logpθ(x,z)p(z|x)]]=Ex∼D[Ez∼p(z|x)[logpθ(x,z)]+H(p(z|x))]=...
相对熵又称 KL 散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x),我们可以使用 KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)来衡量这两个分布的差异。 在机器学习中,P 往往用来表示样本的真实分布,Q 用来表示模型所预测的分布,那么 KL 散度就可以计算两个分布的差异,也就是 Loss 损...
TensorFlow KLDivergence loss为负 把 kl_compute=tf.keras.losses.KLDivergence(reduction=losses_utils.ReductionV2.NONE, name='kullback_leibler_divergence') loss=tf.reduce_mean(kl_compute(labels,tf.nn.softmax(logits))) 1. 2. 3. 4. 改为 kl_compute=tf.keras.losses.KLDivergence(reduction=losses_...
4.KL 松散度(KL Divergence): KL松散度和交叉熵的区别比较小,KL松散度又叫做相对熵,从定义很好看出区别: 这个意思就是说我们要编码一个服从y分布的随机变量,假设我们使用了一些数据估计出来这个随机变量的分布是y`,那么我们需要用比真实的最小bit多多少来编码这个随机变量。这个值是大于等于0的,并且当,y和y`相...
数量,M是某一个样本可能的分类数量。 yijy_{ij}yij代表某个样本i属于分类j的标签(离散分布一般是0或者1),类似 pijp_{ij}pij代表样本i为分类j的概率。LogLoss旨在...损失函数。分类问题的损失函数种类有:LogLossFocalLossKLDivergence/ RelativeEntropyExponentialLossHingeLoss ...
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...
在聚类任务中,KL散度(Kullback-Leibler Divergence)可以用作衡量聚类结果与实际分布之间差异的一种损失函数。下面我将按照你的提示,逐步解答你的问题。 1. 明确KL散度损失函数的定义和数学公式 KL散度从数学的角度看,给定两个概率分布 PPP 和QQQ,其KL散度定义为: [ D_{KL}(P | Q) = \sum_{i} P(i) \lo...
首先，由于PyTorch官方未实现JS散度函数，因此使用KL散度更为简便。在常规案例中，目标分布t_model的输出是带梯度的，使得优化过程顺利进行。然而，目标分布t_out在实际应用中通常没有梯度。引入JS散度后，即使目标分布t_out没有梯度，添加到损失函数中的JS散度也不会影响优化结果，因JS散度本质上是对称的...
KL 散度损失函数(Kullback-Leibler divergence loss function)是一 种常用的损失函数,用于衡量两个概率分布之间的差异。它可以用 于深度学习模型中的训练,以改善模型的准确性和可靠性。 KL 散度损失函数的定义是:KL 散度损失函数是一个在两个概率分 布之间的最小化的度量,它可以用来衡量两个分布之间的差异。它 可...