KL divergence loss的计算公式为:KL(ypred,ytrue)=ytruelog(ytrueypred) 2. logits是什么? logits是几率,神经网络最后一层的输出如果不经过激活函数,比如softmax的话,那么这个输出就叫做logits。 logits经过softamx激活函数得到概率值,比如:logits = [4,3.9,1],经过sof
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))]=...
分类损失函数:Log loss,KL-divergence,cross entropy,logistic loss,Focal loss,Hinge loss,Exponential loss 在分类算法中,损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和,损失项的表达方式有如下等: 1、Log loss 其中 N 是输入的样本数或者实例的数量,i 是某一个样本或者实例;M 表... ...
什么是KL散度? KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的工具。它在机器学习和人工智能领域中被广泛应用于模型优化、分布近似以及信息量损失的度量。KL散度的核心思想是通过计算两个分布之间的信息量差异,来衡量它们的近似程度。 在实际应用中,KL散度通常被用来评估模型预测分布与真实分布...
分类损失函数:Log loss,KL-divergence,cross entropy,logistic loss,Focal loss,Hinge loss,Exponential loss 在分类算法中,损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和,损失项的表达方式有如下等: 1、Log loss 其中 N 是输入的样本数或者实例的数量,i 是某一个样本或者实例;M 表...猜...
也就是说, 三者的关系为:Cross-Entropy=Entropy+ KL Divergence 交叉熵(Cross-Entropy)在机器学习中的应用 在进行分类问题的时候, 我们通常会将loss函数设置为交叉熵(Cross-Entropy), 其实现在来看这个也是很好理解, 我们会有我们预测的概率q和实际的概率p,若p和q相似, 则交叉熵小, 若p和q不相似, 则交叉熵大...
两个概率分布之间的散度是它们之间存在的距离的度量。概率分布 p 和 q 的KL散度( KL-Divergence )可以通过以下等式测量: 其中方程右侧的第一项是分布 p 的熵,第二项是分布 q 对 p 的期望。在大多数实际应用中,p 是实际数据/测量值,而 q 是假设分布。对于 GAN,p 是真实图像的概率分布,而 q 是生成的假...
KL 散度(Kullback-Leibler Divergence) KL 散度用于衡量两个概率分布之间的非对称差异。对于真实概率分布 P 和模型预测分布 Q ,KL 散度定义为: DKL(P∥Q)=∑xP(x)logP(x)Q(x) 这同样是对所有可能的事件 x 进行求和。KL 散度是一种测量模型预测分布 ...
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