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...
在机器学习中,KL散度通常用于度量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。例如,在自然语言处理中,可以用KL散度来衡量语言模型生成的文本与人类写作的文本在语言风格上的差异。 def compute_kl_loss(p, q, pad_mask=None): p_loss = F.kl_div(F.log_softmax(p, dim=-1), F.softmax(q, dim=-1)...
klloss公式 KL散度公式有两种形式,一种适用于离散概率分布,另一种适用于连续概率分布。 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)/...
1.更换随机数种子，看看每次loss停止的数值是不是一个。如果是，可能是程序写错了，label没对上。2.先...
三、公式推导 (step 1) 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。
优化这一loss的过程是非凸的，很容易落入局部最优解。而使用KL距离作为loss的话，优化过程是凸的，更...
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...
最近在实践知识蒸馏过程中,在Pytorch中不同损失函数的作用也各有各的不同。在查看Loss源码时,发现具体的损失函数有_WeightedLoss,L1Loss,NLLLoss,NLLLoss2d,PoissonNLLLoss,KLDivLoss,MSELoss,HingeEmbeddingLoss,CrossEntropyLoss,MarginRankingLoss,CTCLoss等等类。
通过实验验证，将优化代码调整至标准形式，发现使用JS散度并不会影响s_model_a和s_model_b的优化结果。然而，调整优化函数为非标准形式后，s_model_b的参数受到JS散度的影响，导致与使用KL散度的结果有所不同。这一差异是由损失函数loss2产生的，而目标参数应保持detach状态，因此额外添加的梯度对解释性...
Reduction of Damages for Loss of Future Earnings to Present WorthHealey, Patrick WNeb.l.rev