# You can choose whether to use function "sum" and "mean" depending on your task p_loss = p_loss.sum() q_loss = q_loss.sum() loss = (p_loss + q_loss) / 2 return loss 这段代码定义了一个函数compute_kl_loss,它计算了两个概率分布p和q之间的KL散度的均值。KL散度是一种度量两个...
GRPO 有两个关键点:i) GRPO 放弃了value model,而是通过每组的score来估计baseline;ii) GRPO 不在奖励中增加每个 token 的 KL 惩罚,而是通过将训练的策略与参考策略之间的 KL 散度直接加入损失作为正则化来实现。值得注意的是,奖励中使用的 KL 惩罚不能直接“移到”正则化损失项之外,这意味着我们需要在整个词...
Bounding Box Regression with KL Loss损失代码详解 L1,L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 首先给出各个损失函数的数学定义,假设 L1 loss表示预测值和真实值之差的绝对值;也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE)。总的说来,它是把目标值 与估...
klloss公式 KL散度公式有两种形式,一种适用于离散概率分布,另一种适用于连续概率分布。 对于离散概率分布P和Q,KL散度的公式为:D K L ( P∣∣Q ) = Σ P ( i ) l o g ( P ( i ) / Q ( i ) )D_{KL}(P||Q) = Σ P(i) log(P(i) / Q(i))DKL (P∣∣Q)=ΣP(i)log(P(i)/...
KL散度，即Kullback-Leibler散度，相对熵，衡量概率分布差异 离散概率分布P和Q间的KL散度公式：[公式]，连续概率分布间公式：[公式]KL散度总是非负值，全等分布时值为零，值越大表示分布差异越大 KL散度不对称，$D_{KL}(P||Q)$与$D_{KL}(Q||P)$不相等 在机器学习中，用于度量预测与真实概率...
51CTO博客已为您找到关于kl loss 的python代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及kl loss 的python代码问答内容。更多kl loss 的python代码相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
GitHub - yihui-he/KL-Loss: Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection (CVPR'19) CVPR 2019 Open Access Repository CVPR 2019[presentation (youtube)] Yihui He,Chenchen Zhu,Jianren Wang,Marios Savvides,Xiangyu Zhang, Carnegie Mellon University & Megvii Inc. ...
loss = self.kl_loss(logit_1, logit_2) loss = loss * self.temperature * self.temperature if label is None: avg_loss = paddle.mean(loss) else: mask = label != self.ignore_index mask = paddle.cast(mask, 'float32') mask = paddle.unsqueeze(mask, axis=1) label.stop_gradient = True...
kl_loss(logit_1, logit_2) loss = loss * self.temperature * self.temperature if label is None: avg_loss = paddle.mean(loss) else: mask = label != self.ignore_index mask = paddle.cast(mask, 'float32') mask = paddle.unsqueeze(mask, axis=1) label.stop_gradient = True ...
KL loss 技术标签:Object Detection 目录1. Motivation 2. KL loss 2.1 符号定义 2.2 高斯分布 2.3 Bounding Box Regression with KL Loss 2.4 Variance Voting 3. 实验 论文:Bounding box regression with uncertainty for accurate object detection 来源:CVPR 2019 ......