常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e,在求取平均值。 class torch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean') 代码解释得很详细 2. KLDivLoss —— 相...
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,然后我们用这堆观察结果对模型的参数进行估计。 举个例子,一个硬币,它有θ...
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...
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(...
KLDivLoss，作为相对熵，衡量了两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，其常用于模型对比训练中，确保模型生成的分布与目标分布尽可能接近。综上所述，根据任务需求和具体场景选择合适的损失函数是关键，CrossEntropyLoss、NLLLoss和KLDivLoss各有其独特应用，正确运用这些损失函数能够显著提升模型性能和预测准确...
2 损失函数 2.1 KLDivLoss Kullback-Leibler散度(KL Divergence),通常称为KLDivLoss,是机器学习和深度学习中的一种损失函数,特别用于概率模型的上下文中,比如变分自动编码器(VAE)。它用来度量两个概率分布之间的差异。KLDivLoss的数学表达式如下: K L D i v L o s s ( p ∥ q ) = E p ( x ) log ...
甚至还有些论文提出使用对称kl方法的。不过如果两个分布的重叠区域过小甚至没有重叠的话，loss计算会有...
与编码真实分布所需的最少bit数的差。当且仅当估计分布与真实分布相同时，kl散度为0。因此可以作为两...
而真正起梯度传播作用的实质是-YlogX(解释下：这个就是交叉熵损失函数前面乘以一个系数，其实平时看到的...
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...