1. 0-1 损失(0-1 Loss) 2. 对数损失(Log Loss)或交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 3. Focal 损失(Focal Loss) 4. Hinge 损失(合页损失) 5. Kullback-Leibler 散度(KL Divergence) 总结 代价函数 1. 回归问题中的代价函数 2. 分类问题中的代价函数 损失函数和代价函数的选择 1. 如何选择适当的损失函数...
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...
我们首先复习一下一维高斯分布和连续空间KL散度的表达式,接着对两个高斯分布的KL散度进行推导,最后再特殊化到标准正态分布,得到VAE中Loss Function的第二项。 Gaussian Dist. (一维):N(μ,σ)=12πσ2e−(x−μ)22σ2. KL Divergence:KL(p1(x)||p2(x))=∫xp1(x)logp1(x)p2(x)dx. ...
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的物理意义可以从信息论和统计学的角度来理解,它是一种衡量两个概率分布之间差异的工具,具有重要的理论和实际应用价值。 信息论角度 KL散度最初来源于信息论,用于衡量两个概率分布之间的“信息差距”。具体来说,它量化了当我们用一个概率分布Q来近似另一个概率分布P时,所导致的...
分类损失函数:Log loss,KL-divergence,cross entropy,logistic loss,Focal loss,Hinge loss,Exponential loss,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
这种函数称为损失函数(loss function)。 损失函数越小,则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。 损失函数有多种,此次介绍分类问题最常用的交叉熵(cross entropy)损失,并从信息论和贝叶斯两种视角阐释交叉熵损失的内涵。 K-L... 查看原文 交叉熵损失函数 熵代表...
对于两个概率分布p和q, 定义p和q的K-L散度(kullback-leibler divergence)是: K-L散度是在分布p上的期望。(注:KLD(p||q)KLD(q||p)) 根据上述公式我们可以发现,当和相等时,所以KLD散度等于0。所以说两个同分布的KLD散度为0,所以我们一般使用KLD描述两个概率分布之间的相似度。
我們可以看到,在 Cross-Entropy 中最關心的還是大機率的類別,也就是 class 0,在我們的預測分佈跟真實分佈只差 0.001 時,Cross-Entropy 的 loss 就貢獻了 16.12%,相比之下 KL Divergence 只貢獻了 3.23%;不過反來說,在 class 2 的情況我們的預測分佈與真實分佈差了一個數量級,但是 在 KL Divergence 貢獻的 ...
交叉熵(Cross Entropy)和KL散度(Kullback–Leibler Divergence)是机器学习中极其常用的两个指标,用来衡量两个概率分布的相似度,常被作为Loss Function。本文给出熵、相对熵、交叉熵的定义,用python实现算法并与pytorch中对应的函数结果对比验证。 熵(Entropy) ...
常见的损失函数有以下几种:(1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction):0-1损失 kl散度损失代码 python 损失函数 数学公式 神经网络 转载 IT剑客风云 2023-09-22 17:35:14 118阅读 python代码KL散度损失 KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是一种常用的衡量两个概率分布之间差异的指标。在深度学习和机器学习中,KL...