4.使用Tensorflow计算KL divergence loss importtensorflowastfimportnumpyasnponehot_labels=tf.nn.softmax(q_logits)logits=[0.5116072,0.46292138,0.02547142]tf_loss1=tf.keras.losses.KLDivergence()(tf.nn.softmax(q_logits),tf.nn.softmax(p_logits))print(tf_loss1.numpy()) tensorflow loss: 0.100483246147...
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 ...
English and Chinese are translations to each other. This is loss function for KL Divergence. Specifically, for these formulas: 以下是KL散度的损失函数,特别是这段公式: they are acutally calculating kl divergence for gaussian distribution 他们其实是计算高斯分布的KL散度 But I find out it omits one t...
交叉熵作为损失函数在机器学习中被广泛使用。 交叉熵(Cross-Entropy)又称为log-loss,是分类问题中最常用的损失函数之一。但是,由于大量的库和框架的存在,我们大多数人在解决问题时往往不知道熵的核心概念。因此,在本文中,我们阐述熵的基本物理意义,将其与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将举一个使用损失函数作为交叉...
通过上面的描述和介绍,我们应该很高兴使用交叉熵来比较两个分布y,y`之间的不同,然后我们可以用所有训练数据的交叉熵的和来作为我们的损失,假如用n来表示我们训练数据的数量,则损失loss为: 来对这个函数求最小值我们就可以求到最好的参数来使得y和y`最接近。
通过上面的描述和介绍,我们应该很高兴使用交叉熵来比较两个分布y,y`之间的不同,然后我们可以用所有训练数据的交叉熵的和来作为我们的损失,假如用n来表示我们训练数据的数量,则损失loss为: 来对这个函数求最小值我们就可以求到最好的参数来使得y和y`最接近。
改为 kl_compute=tf.keras.losses.KLDivergence(reduction=losses_utils.ReductionV2.NONE, name='kullback_leibler_divergence') loss=tf.reduce_mean(kl_compute(labels*10,tf.nn.softmax(logits))) 1. 2. 3. 4. 即labels改为labels * 10...
计算`y_true`和`y_pred`之间的Kullback-Leibler散度损失。`loss=y_true * log(y_true / y_pred)`参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence 独立使用示例:>>>y_true=np.random.randint(0,2,size=(2,3)).astype(np.float64)>>>y_pred=np.random.random(size=(2,3...
交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数是用于分类的损失函数,交叉熵越低,概率越相似 熵是信息学之父香农借鉴热力学提出的,用来描述一个事件的不确定性,即概率。如果熵越大...不确定性的,熵越大,越不确定。是不确定性的度量。想对熵有很好的理解,首先要对自信息有了解,自信息就很简单,事件发生的...
: 0.102684 # rel_entr KL-divergence(q1 || p): 0.006547 # rel_entr KL-divergence(p || p): 0.000000# torch 的写法,参考:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.KLDivLoss.htmlimporttorchkl_loss=torch.nn.KLDivLoss(reduction="sum",log_target=False)# 第 1 个参数为模型的输出,...