这一切都归功于 LOSS FUNCTION。精巧的设计这个 LOSS FUNCTION 是VAE能够成功运行的最关键一步。 这是实例化的模型的 loss function,需要看看上层是怎么调用它的。 defloss_function(self,*args,**kwargs)->dict:"""Computes the VAE loss function.KL(N(\mu, \sigma), N(0, 1)) = \log\frac{1}{\s...
该代码较为清晰的分离了encoder,decoder与reparameterize三个组件,方便后面测试与生成。具体的运算图可以参考下图: 图一、VAE较为经典的运算图。 其中,根据之前两篇博客的推导,较为严谨的loss function应该为: defloss_function_original(recon_x,x,mu,logvar):BCE=F.binary_cross_entropy(recon_x,x.view(-1,784...
The loss function in examples/vae/main.py seems to be incorrect, current implementation: def loss_function(recon_x, x, mu, logvar): BCE = F.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1, 784)) # see Appendix B from VAE paper: # Kingma and Welling. Auto-Encoding Variational Bayes. ICLR...
所以在做loss的时候希望decoder输出的是一个pixel-wise的binary classification, 所以用cross entropy是一个...
在keras中实现自定义loss, 可以有两种方式,一种自定义 loss function, 例如: 代码语言:javascript 复制 # 方式一 defvae_loss(x,x_decoded_mean):xent_loss=objectives.binary_crossentropy(x,x_decoded_mean)kl_loss=-0.5*K.mean(1+z_log_sigma-K.square(z_mean)-K.exp(z_log_sigma),axis=-1)return...
更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种“指标”, 比如accuracy,是为了直观地了解算法的效果,充当view的作用,并不参与到优化过程 在keras中实现自定义loss, 可以有两种方式,一种自定义 loss function, 例如: # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_cross...
Im trying to build a Convolutional Variational Auto Encoder(CVAE) and therefore I have to build the vae_loss() function, which is a combination of a MSE and a KL Divergence loss function. It looks like follows: def vae_loss(y_true, y_pred): # mse loss reconstruction_loss = K.sum...
在keras中实现自定义loss, 可以有两种方式,一种自定义 loss function, 例如: # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) kl_loss = - 0.5 * K.mean(1 + z_log_sigma - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_sigma), axis=-1)...
show_grad=K.function([vae.input],[grad])# vae.fit(x_train,# y_train,# 不能传 y_train # batch_size=BATCH,# epochs=EPOCH,# verbose=1,# validation_data=(x_test,None))''' 以 train_on_batch 方式训练 '''forepochinrange(EPOCH):forbinrange(x_train.shape[0]// BATCH):idx=np.rand...
列表推导的一般语法为:#[expression for item in iterable if condition]#这将通过将表达式应用于满足条件的可迭代对象中的每个项目来创建新列表。该条件是可选的,可以省略。#等价于:# for i in range(len(x)):# y.append(mse_loss(y_true, x[i]))#.append 加元素到列表末尾# Plot the loss function...