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(...
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...
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...
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。
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 ...
NLLLoss与CrossEntropyLoss的区别在于一个log_softmax()函数,KLDivLoss与其它两者的区别在于其实两个KL散度之差再求和,而另外两者是求和(当然具体公式会有一定区别) #NLLloss def forward() x=self.fc2(x) x=F.log_softmax(x,dim=1) return x F.nll_loss() #CrossEntropy def forward() x=self.fc2(x...
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...
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...