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...
KLDivLoss，作为相对熵，衡量了两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，其常用于模型对比训练中，确保模型生成的分布与目标分布尽可能接近。综上所述，根据任务需求和具体场景选择合适的损失函数是关键，CrossEntropyLoss、NLLLoss和KLDivLoss各有其独特应用，正确运用这些损失函数能够显著提升模型性能和预测准确...
NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是Kullback-Leibler divergence Loss。 NLLLoss 似然函数是什么呢? 似然函数就是我们有一堆观察所得得结果,然后我们用这堆观察结果对模型的参数进行估计。 举个例子,一个硬币,它有θ...
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, ...
To avoid underflow(下溢) issues when computing this quantity,this loss expects the argumentinputin the log-space. The argumenttargetmay also be provided in the log-space iflog_target= True. To summarise, this function is roughly equivalent to computing ...
CrossEntropyLoss(p,q)=−∑i=1qilogpiKLDivLoss函数 KLDivLoss是用来判断两个分布的拟合/相似/匹配程度,假设现在有两个概率分布P、Q,它们的KL散度分别为: DKL(P||Q)=−∑iP(i)lnQ(i)P(i)=∑iP(i)lnP(i)Q(i)DKL(p||q)=∑ip(xi)lnp(xi)q(xi)=∑ip(xi)[log(p(xi))−log(q(xi...
pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此只需要喂入原始的数据结果即可,不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此只需要喂入原始的数...
CrossEntropyLoss函数，也称为交叉熵损失函数，其公式与NLLLoss类似，但p、q的含义不同。在pytorch中，p、q经过log_softmax处理。公式为：[公式]。KLDivLoss函数用于度量两个分布的拟合、相似或匹配程度。假设两个概率分布P、Q的KL散度分别为：[公式]。KLDivLoss特别适用于连续分布的距离度量，且在对...
nn.KLDivLoss KLDivLoss 作用: 用于连续分布的距离度量;并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用;用label_smoothing就采用这个; 公式: 公式理解: p(x)是真实分布,q(x)是拟合分布;实际计算时;通...nn.损失函数 nn.L1Loss https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.L1Loss.html#...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/bilibili_vlogs/blob/master/learn_torch/loss/02_kl_divergence_cross_entropy.ipynb 参考 pytorch kl loss:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.KLDivLoss.html 参考 pytorch cross entropy loss:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Cr...