在机器学习中,KL散度通常用于度量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。例如,在自然语言处理中,可以用KL散度来衡量语言模型生成的文本与人类写作的文本在语言风格上的差异。 def compute_kl_loss(p, q, pad_mask=None): p_loss = F.kl_div(F.log_softmax(p, dim=-1), F.softmax(q, dim=-1)...
1. 使用跟作者开源回归代码中的RMSE作为目标和评估函数,比KL Loss更好些。 2. 在训练模型时,第一轮模型会用0初始化预测结果,在KL loss求导时,sigma一阶梯度(grad_sigma)会因此变很大,人工对mu和sigma梯度进行加权平衡,也没起到作用(此时也很难加权,因为若pred_sigma为0,sigma的一阶导数会为inf)。 3. 多...
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...
Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection (CVPR'19) - KL-Loss/MODEL_ZOO.md at master · yihui-he/KL-Loss
2. KLDivLoss —— 相对熵 Kullback-Leibler divergence_ is a useful distance measure for continuous distributions and is often useful when performing direct regression over the space of (discretely sampled) continuous output distributions. 和交叉熵一样都是熵的计算,其公式为: ...
说明某一步梯度更新后模型参数变化过大，可以缓解这种情况：1. 减小学习率 2. 梯度更新时加个限制，如...
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. ...
优化这一loss的过程是非凸的，很容易落入局部最优解。而使用KL距离作为loss的话，优化过程是凸的，更...
AI研习社>>GiantPandaCV>>目标检测算法之CVPR-2019 KL-loss目标检测算法之CVPR-2019 KL-loss BBuf 发表于专栏 · GiantPandaCV 2019年11月24日分享 0 收藏标签: 目标检测 GiantPandaCV GiantPandaCV由专注于技术的两位95后创建,专注于机器学习、深度学习、计算机视觉、图像处理等领域,希望在传播知识、分享知识...