latent_loss其实KLD,即KL-散度,最小化KL散度 其中 为编码器coding layer的实际分布, 为目标分布,此处为单位高斯分布。 (1)式可以写为: 其中 (step 2)求解B: (step 3)求解A: (step 4)总和: 综上(1)式等于 证毕。
5.nn.KLDivLoss 功能:计算KLD,KL散度,相对熵。注意:需要提前将输入计算log-probabilities,如通过nn.logsoftmax() 其实这个已经再上面交叉熵的时候说完了。上面的pytorch里面的计算和我们原来公式里面的计算有点不太一样,所以我们得自己先logsoftmax(),完成转换为分布然后转成对数才可以。这里得reduction还多了一种...
5. Hinge Loss:适用于二分类问题,对于预测值与真实值之间的差异进行最大化,越小越好。 6. KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD):适用于概率分布问题,对于预测值与真实值之间的差异进行计算,越小越好。 不同的损失函数适用于不同的场景,需要根据具体问题进行选择。 一、 均方误差(Mean Squared Error,MSE)是一...
在YOLOv7-tiny的基础上使用KLD损失修改为旋转目标检测yolov7-tiny-obb. Contribute to Egrt/yolov7-tiny-obb development by creating an account on GitHub.
class torch.nn.KLDVLoss(size_average=None,reduce=None,reduction='elementwise_mean') 1. 想要获得真正的KL散度,需进行如下操作: 1)reduce=True;size_average=False 2)计算得到的Loss要对batch求取平均; 7) BCELoss (交叉熵损失函数的特例) class torch.nn.BCEILoss(weight=None,size_average=None,reduce=...
I want to add another interesting paper relating to this question, where the authors propose a cyclical annealing scheme for the KLD term to improve the training of a VAE for natural language processing tasks. The basic idea is to repeat the process of increasing the weighting t...
10、Kullback-Leibler散度(KLD)又被简化称为KL散度,它类似于分类交叉熵,但考虑了观测值发生的概率。
# kld = KLD = kullback_leibler_divergence # cosine = cosine_proximity # 使用到的数学方法: # mean:求均值 # sum:求和 # square:平方 # abs:绝对值 # clip:[裁剪替换](https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details) # epsilon:1e-7 ...
建议使用pytorch或者tensorflow。
浅谈KL散度 一、第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 K... 正向KL散度与反向KL散度 ...