在torch.nn.functional.cross_entropy中,实际调用了log_softmax和nll_loss: 复制 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reductinotallow='mean'): return F.nll_loss(F.log_softmax(input, 1), target, weight=weight, size_average=size_average, ignore_...
log_target:一个布尔值,指定是否对target输入应用对数。如果为False,则计算方式为P * (log(P) - Q);如果为True,则计算方式为P * (P - log(Q))。 def gaussian_nll_loss( input: Tensor, target: Tensor, var: Tensor, full: bool = False, eps: float = 1e-6, reduction: str = "mean", ) ...
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))]=...
KLDivLoss需要logits（即未归一化的输出）作为第一个参数，并且这些logits应该通过log_softmax函数进行处理...
Target: (*), same shape as the input. Output: scalar by default. If reduction is ‘none’, then (*), same shape as the input. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kl_loss=nn.KLDivLoss(reduction="batchmean") # input should be a distribution in the log space ...
# kl散度 注意参数 先后 # kl散度 注意参数 先后, # 注意torch的kl散度 不是标准的kl散度的公式,所以用F.kl_div的函数算出来的kl散度和tersorflow算出来的不一样 # # log_target:一个布尔值,指定是否对 target 输入应用对数。 # # 如果为 False,则计算方式为 P * (log(P) - Q); # # 如果为 Tr...
分类损失1、0-1loss2、CrossEntropyloss3、HingeLoss4、Modifined HuberLoss5、SoftmaxLoss6、ExponentialLoss回归损失1、均方误差(MSE,又称L2损失) 2、平均绝对误差(MAE,又称L1损失) 3、HuberLoss(平滑的绝对损失) 4、Log-cosh 5、分位数损失 深度学习-常用损失函数 ...
The targets are interpreted as probabilities by default, but could be considered as log-probabilities with log_target set to True. This criterion expects a target Tensor of the same size as the input Tensor. The unreduced (i.e. with reduction set to 'none') loss can be described as: l...
学习参考https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99439576 一般情况是D(G)=0.5导致D_loss=-log0.5-log0.5.但是D目的是D(G)=0,进一步D_loss变大=0(分析D(art)=1,D(gan)=0,所以log(D(art)=1)=0, log(1-D(G))=log(1)=0,。。。) 交叉熵loss(二...猜...
nn.L1Loss https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.L1Loss.html#torch.nn.L1Loss 例子: input=[1,3,4] target=[2,3,7] 则loss=(|2-1|+|3-3|+|7-4|)/3=4/3=1.333 其中可以加入参数,求和,默认是求平均 nn.MSELoss 均方差损失函数 ht...训练...