至于GRPO这种KL惩罚在reward函数外作为loss的定义方式应为: A_{i,t}=r(x,y) 式子2: argmax J(\theta)=A_{i,t}\frac{\pi_\theta}{\pi_{\theta_{old}}}- \beta KL_t=A_{i,t}\log {\pi_\theta}- \beta KL_t=r(x,y)\frac{\pi_\theta}{\pi_{\theta_{old}}}-\beta KL_t ...
KL散度,全称Kullback-Leibler散度,也被称为相对熵(Relative Entropy)。它是信息论和概率论中的一个非对称测度,用于度量两个概率分布之间的差异。 对于离散概率分布P和Q,KL散度定义如下: D_{KL}(P||Q) = Σ…
对于离散概率分布P和Q,KL散度的公式为:D K L ( P∣∣Q ) = Σ P ( i ) l o g ( P ( i ) / Q ( i ) )D_{KL}(P||Q) = Σ P(i) log(P(i) / Q(i))DKL (P∣∣Q)=ΣP(i)log(P(i)/Q(i)) 对于连续概率分布P和Q,KL散度的公式为:D K L ( P∣∣Q ) = ∫ P ( ...
4 KL 散度损失 KLDivLoss 计算input 和 target 之间的 KL 散度。KL 散度可用于衡量不同的连续分布之间的距离, 在连续的输出分布的空间上(离散采样)上进行直接回归时 很有效. torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默...
torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标...
KL散度，即Kullback-Leibler散度，相对熵，衡量概率分布差异 离散概率分布P和Q间的KL散度公式：[公式]，连续概率分布间公式：[公式]KL散度总是非负值，全等分布时值为零，值越大表示分布差异越大 KL散度不对称，$D_{KL}(P||Q)$与$D_{KL}(Q||P)$不相等 在机器学习中，用于度量预测与真实概率...
即KL散度。对于交叉熵损失,除了我们在这里使用预测概率的对数(log(q(i)))外,它看起来与上面熵的方程非常相似。如果我们的预测是完美的,那就是预测分布等于真实分布,此时交叉熵就等于熵。但是,如果分布不同,则交叉熵将比熵大一些位数。交叉熵超过熵的量称为相对熵,或更普遍地称为KL散度。总结如下: ...
Bounding Box Regression with KL Loss损失代码详解 L1,L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 首先给出各个损失函数的数学定义,假设 L1 loss表示预测值和真实值之差的绝对值;也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE)。总的说来,它是把目标值...
相对熵也叫KL(Kullback-Leibler divergence)散度,或者叫KL距离。这个东西现在很有名,因为最近两年比较火的生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN),大神Goodfellow在论文中,度量两个分布的距离就用到了KL散度,还有一个叫JS散度。他们都是度量两个随机变量分布的方法,当然还有其他一些方法,感兴趣的同学可以去看...
由于我们希望两个分布尽量相近,因此我们最小化 KL 散度。同时由于上式第一项信息熵仅与最优分布本身相关,因此我们在最小化的过程中可以忽略掉,变成最小化 我们并不知道最优分布,但训练数据里面的目标值可以看做是的一个近似分布 这个是针对单个训练样本的损失函数,如果考虑整个数据集,则 ...