KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(log p−log q) ,其中 k 表示概率 P/Q 的维度。 KL散度计算方法一:值得注意的是 1)pytorch中的输入与数学公式中的输入是相反的;2)为了避免数值下溢问题,输入p为log值 import torch import torch.nn as nn # parameters batch_size = 3 dim = 10 # generate...
同理,计算其他拟合分布与真实分布的KL散度,对比得到最优用来拟合真实数据的概率分布表达式。 pytorch计算KL散度 现在,明白了什么是KL散度,可以用pytorch自带的库函数来计算KL散度。 使用pytorch进行KL散度计算,可以使用pytorch的kl_div函数,小白的我经过不断尝试,才明白这个函数的正确打开方式。 假设y为真实分布,x为预测...
至此,就计算完成了两个离散变量分布的KL散度。 pytorch 中的 kl_div 函数 pytorch中有用于计算kl散度的函数 kl_div torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 计算D (p||q) 1、不用这个函数的计算结果为: 与手算结果相同 2、使用函数: (这是计算正...
如果想终止一个Tensor在计算图中的追踪回溯, 只需要执行.detach()就可以将该Tensor从计算图中撤下, 在未来的回溯计算中也不会再计算该Tensor. 除了.detach(), 如果想终止对计算图的回溯, 也就是不再进行方向传播求导数的过程, 也可以采用代码块的方式with torch.no_grad():, 这种方式非常适用于对模型进行预测...
js散度kl散度代码pytorch kl散度公式推导 KL散度与JS散度KL散度(Kullback-Leibler divergence)KL散度的计算公式KL散度的基本性质JS散度(Jensen-Shannon divergence)JS散度的数学公式不同于KL的主要两方面 KL散度(Kullback-Leibler divergence)又称KL距离,相对熵。KL散度是描述两个概率分布P和Q之间差异的一种方法。直观地...
补充:pytorch中的kl散度,为什么kl散度是负数? F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数,它的用法有很多需要注意的细节。 输入 第一个参数传入的是一个对数概率矩阵,第二个参数传入的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性,存在一个指导和被指导的关系,因此这连个矩阵输入的顺序需要确定一下...
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补充：pytorch中的kl散度，为什么kl散度是负数？F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数，它的⽤法有很多需要注意的细节。输⼊ 第⼀个参数传⼊的是⼀个对数概率矩阵，第⼆个参数传⼊的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性，存在⼀个指导和被指导的关系，因此这连个矩阵输⼊...
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态...