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...
熵:它是用来衡量一个系统的混乱程度的,代表一个系统中信息量的总和;信息量总和越大,表明这个系统不确定性就越大。 def__init__(self,size_average=None,reduce=None,reduction:str='mean',log_target:bool=False)->None:super(KLDivLoss,self).__init__(size_average,reduce,reduction)self.log_target=log_...
CrossEntropyLoss和NLLLoss和KLDivLoss 看名字可能感觉这三个Loss不搭嘎。 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,...
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, ...
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...
KL散度 KL散度,又叫相对熵,用于衡量两个分布(离散分布和连续分布)之间的距离。 设、 是离散随机变量的两个概率分布,则对的KL散度是: KLDivLoss 对于包含...
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...
目前的大部分蒸馏loss的设计主要借鉴Hinton之前的"知识蒸馏"中的做法,即softmax + cross entropy,对...
KLDivLoss 反向传播 反向传播函数 一、什么是反向传播? 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。
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 ...