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...
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,...
CrossEntropy函数又称交叉熵损失函数,其实公式表现形式和NLL损失函数一致,但是p、q具体含义不同,这里的p、q是要经过log_softmax的【在pytorch中】 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(...
torch.nn.KLDivLoss KL散度 KL散度,又叫相对熵,用于衡量两个分布之间的距离。设p(x),q(x)p(x),q(x)是关于随机变量xx的两个分布,则pp相对于qq的KL散度为: 信息论中,熵H(P)H(P)表示对来自PP的随机变量进行编码所需的最小字节数, 而交叉熵H(P,Q)H(P,Q)则表示使用基于QQ的编码对来自PP的变量进...
最近在实践知识蒸馏过程中,在Pytorch中不同损失函数的作用也各有各的不同。在查看Loss源码时,发现具体的损失函数有_WeightedLoss,L1Loss,NLLLoss,NLLLoss2d,PoissonNLLLoss,KLDivLoss,MSELoss,HingeEmbeddingLoss,CrossEntropyLoss,MarginRankingLoss,CTCLoss等等类。
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...
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...
NLLLoss，全称为Negative Log Likelihood Loss，是一种最大似然或log似然代价函数，其本质是衡量预测结果与实际观察值之间的差异。CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数，其数学形式与NLLLoss相似，常用于多分类问题中评估模型预测概率分布与实际标签分布的差异。KLDivLoss，即Kullback-Leibler divergence Loss，用于...
pytorch中的MSELoss和KLDivLoss 在深度学习中,MSELoss均方差损失和KLDivLossKL散度是经常使用的两种损失,在pytorch中,也有这两个函数,如: loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) ...