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, ...
代码可在github.com/yihui-he/KL-Loss找到。 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下目标框的标注是存在歧义的,这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失,也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定,学习的损失函数大的问题。Figure 1展示了哪些场景可能存在目标框标注不准确的情况: (a,c),,框的标记不...
一、熵二、相对熵(KL散度) P表示样本的真实分布,Q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损失值。Q的分布越接近P(Q分布越拟合P),那么散度值越小,即损失值越小。 有时会将KL散度称为KL距离,但它并不满足距离的性质: 不对称; 不满足三角不等式。 三、交叉熵 我们将KL散度公...
\begin{align} &\arg \min_\theta D_{KL}(P||Q_\theta)\\ &=\arg \min_\theta \mathbb{E}_{x\sim P}[\log \frac{P(X)}{Q(X)}]\\ &=\arg \min_\theta \mathbb{E}_{x\sim P}[-\log Q_\theta(X)]- H[P(X)]\\ &=\arg \min_\theta \mathbb{E}_{x\sim P}[-\log Q...
Loss = p_r(-\log_{2}{q_r}) = -\log_{2}{q_r} 在torch中的交叉熵损失似乎是用的ln函数,验证如下 a = torch.tensor([0, 1]).long() b = torch.tensor([[1,1.0], [11, 11]]) c = torch.nn.functional.cross_entropy(b,a) ...
化简就是:DKL(p||q)=∑i=1np(xi)log(p(xi))−p(xi)log(q(xi))因为P(x)是真实分布,∑i=1np(xi)log(p(xi))也就是其是固定的了,所以只要后面的项越小,KL散度就越小,也就是损失越小。而为了较少计算量,我们计算loss的时候,没必要算前面的那一项,因为其是定值,所以我们定义了一个更...
说明某一步梯度更新后模型参数变化过大,可以缓解这种情况:1. 减小学习率 2. 梯度更新时加个限制,如...
2. 平均编码长度怎么算?如果根据每个x的概率把他们的编码长度平均一下,就得到了平均编码长度:∑P(x...
F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数,它的用法有很多需要注意的细节。 输入 第一个参数传入的是一个对数概率矩阵,第二个参数传入的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性,存在一个指导和被指导的关系,因此这连个矩阵输入的顺序需要确定一下。如果现在想用Y指导X,第一个参数要传X,第二...