pytorch中kl散度损失函数 pytorch中kl散度损失函数 KL散度损失函数在Pytorch里用于衡量两个概率分布差异。它助力模型训练，让预测分布接近真实分布以提升性能。KL散度损失函数公式为KL(P||Q) = ∑P(x) log(P(x)/Q(x)) ，衡量P、Q分布差距。在Pytorch中，通过torch.nn.KLDivLoss类来调用KL散度损失函数。KL散度...
importtorchimporttorch.nnasnn# 初始化KL散度损失criterion=nn.KLDivLoss()# 假设有真实概率分布和预测概率分布target=torch.Tensor([0.1,0.9]).log()output=torch.Tensor([0.6,0.4])# 计算损失loss=criterion(output,target)print("KL散度损失:",loss.item()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
相对熵又称为 KL 散度,用来衡量两个分布之间的差异,也就是两个分布之间的距离,但是不是一个距离函数,因为距离函数有对称性,也就是 p 到 q 的距离等于 q 到 p 的距离。而这里的相对熵不具备这样的对称性, 如果看过我写的生成对抗原理推导那篇博客的话,那里面也有 KL 散度这个概念,并且可以通过组合这个得到...
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...
KL散度损失,即求模型输出和原始数据的KL散度,以此衡量两组数据分布之间的差异。 KL散度(Kullback–Leibler divergence),也叫相对熵,以离散随机变量X为例,X取值可能是x1,x2,…,xn,对应概率分布pi = P(X=xi),则X的熵是 如果有两个随机变量,即两个概率分布p(x),q(x),则其交叉熵为: ...
KL散度损失 nn.KLDivLoss() 负对数似然损失 nn.NLLLoss() 二分类交叉熵损失 nn.BCELoss() 多类别交叉熵损失 nn.CrossEntropyLoss() 余弦相似度损失 损失函数概念 损失函数: 衡量模型输出与真实标签的差异。 通常,说到损失函数会出现3个概念 (1)损失函数(Loss Function):计算单样本的差异 ...
4、KL 散度损失KLDivLoss 计算input 和 target 之间的 KL 散度差异。Kullback-Leibler散度损失,是深度学习中常用的一种损失函数,用于衡量两个概率分布之间的差异。通常情况下,真实概率分布由one-hot编码表示,而模型的预测概率分布则由模型输出的概率向量表示。
6.KLDivLoss class torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能: 计算input和target之间的KL散度( Kullback–Leibler divergence) 。 计算公式: (后面有代码手动计算,证明计算公式确实是这个,但是为什么没有对x_n计算对数呢?) ...
10. nn.KLDivLoss 功能::KL散度损失,用于衡量两个概率分布之间的差异。通常用于模型输出与某个目标分布或另一个模型输出之间的相似性度量 注意事项:需提前将输入计算 log-probabilities,如通过nn.logsoftmax() 主要参数: reduction:none / sum / mean / batchmean ①. batchmean:batchsize维度求平均值 ②. non...