Pytorch KL散度计算 KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(logp−logq),其中k表示概率P/Q的维度。 KL散度计算方法一:值得注意的是 1)pytorch中的输入与数学公式中的输入是相反的;2)为了避免数值下溢问题,输入p为log值 importtorchimporttorch.nnasnn# parametersbatch_size=3dim=10# generate random proba...
torch.nn.KLDivLoss()的参数列表与torch.nn.functional.kl_div()类似,这里就不过多赘述。 总结 总的来说,当需要计算KL散度时,默认情况下需要对input取对数,并设置reduction='sum'方能得到与定义式相同的结果: divergence = F.kl_div(Q.log(), P, reduction='sum') 1. 由于我们度量的是两个分布的差异,...
百度文库 其他 pytorch 散度计算公式pytorch 散度计算公式 KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(log p−log q) ,其中 k 表示概率 P/Q 的维度。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
KL散度的博客已经非常多了,但是感觉网上部分代码实现存在些许不准确之处。近期生成模型工作代码中用到两个多元高斯分布之间的KL散度,索性写篇加强记忆,以及附上代码,方便后来者。 一元高斯分布的随机变量KL散…
KL散度( Kullback–Leibler divergence),又称相对熵,是描述两个概率分布 P 和 Q 差异的一种方法。计算公式: 可以发现,P 和 Q 中元素的个数不用相等,只需要两个分布中的离散元素一致。 举个简单例子: 两个离散分布分布分别为 P 和 Q P 的分布为:{1,1,2,2,3} ...
KL散度,也叫做相对熵,计算公式如下: importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFif__name__=='__main__':x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])# x = F.log_softmax(x)x=F.softmax(x_o,dim=1)y=F.softmax(y_o,dim=1)criterion=...
再来看pytorch文档中的计算公式: 好像不太一样xn没求log,实操一下: 这就比较清楚了,pytorch的KLDiv确实是按照他说明文档里的公式计算的,即没有对input求对数,因此如果想得到真正的KL散度,还需要对输入求一个对数。 参数解释 官方文档中提到size_average和reduce已经不推荐使用,统一用reduction。
设p(x) 、 q(x) 是离散随机变量X的两个概率分布,则 p 对q 的KL散度是: 在pytorch中,nn.KLDivLoss()的计算公式如下: 上图y为标签,x为预测值,则pytorch应该以如下代码使用 :(1)、lossfunc=nn.KLDivLoss()(2)、loss = lossfunc(预测值, 标签值) ...
根据Pytorch的文档,它其实在计算的时候调用了abs绝对值,来避免最后负数出现,从而保证运算的合理性 Norm文档 KLDivLoss 该损失函数是计算KL散度(即相对熵),它可以用于衡量两个分布的差异 KL散度基本定义 当p和q分布越接近,则趋近于1,经过log运算后,loss值为0 ...