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,大家可以自行跟进,我们后面也会讲述。 4.4、LS-GAN LS-GAN即Least Squares Generative Adversarial Networks。它的原理部分可以一句话概括,即使用了最小二乘损失函数代替了GAN的损失函数,相当于最小...
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...
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 ( ...
同时值得注意的是,KL散度并不是一个对称的loss,即dkl(p|q) != dkl(q|p),KL散度常被用于生成式模型。 2.5、Hinge loss Hinge loss主要用于支持向量机中,它的称呼来源于损失的形状,定义如下: 如果分类正确,loss=0,如果错误则为1-f(x),所以它是一个分段不光滑的曲线。Hinge loss被用来解SVM问题中的间距最...
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...
,由于KL散度中的前一部分 不变,故在优化过程中,只需要关注交叉熵就可以了。所以一般在机器学习中直接用交叉熵做loss,评估模型。 ▌机器学习中交叉熵的应用 1 为什么要用交叉熵做loss函数? 在逻辑回归问题中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数,比如: ...
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 ...
5. KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KL Divergence):用于衡量两个概率分布之间的差异,常用于生成模型中。 6. Huber Loss:用于回归问题,对于预测值与真实值之间的差异较小的情况,采用均方误差,对于差异较大的情况,采用绝对误差。 7. MAE(Mean Absolute Error):用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平均差的绝对...
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: ...