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 ( ...
与原始的GAN的loss形式相比,其实wgan就是生成器和判别器的loss不取log。wessertein距离相比KL散度和JS散度的优势在于,即使两个分布的支撑集没有重叠或者重叠非常少,仍然能反映两个分布的远近。而JS散度在此情况下是常量,KL散度可能无意义。 wgan有一些问题,wgan-gp改进了wgan连续性限制的条件,后面还有一些研究,大家...
return nll_loss(log_softmax(input,1),target,…) 4、KL Divergence Loss KL散度,用于计算两个概率分布之间的差异。输出两个概率分布的接近程度,如果预测的概率分布与真实的概率分布差别较大,将导致加大的损失,如果KL散度的值为零,则意味着概率分布相同。 函数:torch.nn.KLDivLoss 5、CosineEmbeddingLoss 用于测...
loss上的改进,大部分的思路,是找出那些原本的loss(包括regression和classification)可能会不合理的情况,修正这些不合理。总的来说,有用ranking来解决正负样本不平衡的问题(如DR loss、AP-loss,一个从分布角度,一个从AP角度);有考虑当前的Smooth L1 Loss中偏移分布假设可能不太合理,重新考虑设计偏移分布的KL loss;也...
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...
2. KLDivLoss —— 相对熵 Kullback-Leibler divergence_ is a useful distance measure for continuous distributions and is often useful when performing direct regression over the space of (discretely sampled) continuous output distributions. 和交叉熵一样都是熵的计算,其公式为: ...
KLDivLoss 对于包含 个样本的batch数据 , 是神经网络的输出,并且进行了归一化和对数化; 是真实的标签(默认为概率), 与 同维度。 第 个样本的损失值 计算如下: classKLDivLoss(_Loss):__constants__=['reduction']def__init__(self,size_average=None,reduce=None,reduction='mean'):super(KLDivLoss,self...
还有一个常用的损失函数是torch.nn.KLDivLoss()，用以衡量两个概率分布之间的距离 torch内部实现细节...
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 ...
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...