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,...
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) 所以,在pytorch中预测值和标签值分别做如下处理:(1...
reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 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....
torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean', log_target: bool = False) 1. 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...
在机器学习中,我们需要评估label和predict之间的差距,使用KL散度刚刚好。由于KL散度的前一部分 -H(y)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。因为交叉熵刻画的是两个概率分布的距离,也就是说交叉熵值越小(相对熵的值越小),两个概率分布越接近。
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。 KLDivLoss = ∑(y * log(y / ŷ)) , 其中,y表示真实概率分布(one-hot编码...
KLDiv Loss torch.nn.KLDivLoss(size_average=None,reduce=None,reduction:str='mean',log_target:bool=False) 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 =...
在PyTorch中,我们可以利用torch.nn.functional包中的kl_div函数来实现KL散度损失函数。下面是一个简单的Python代码示例: python import torch import torch.nn.functional as F def kl_div_loss(output, target): output = F.log_softmax(output, dim=1) target = F.softmax(target, dim=1) return F.kl_...
KL散度损失函数(KLDivLoss)用于度量两个概率分布之间的差异。它的计算公式如下: L = ∑(P * (log(P) - log(Q))) 其中,P是真实标签的概率分布,Q是模型的输出结果。KL散度损失函数的特点在于不对结果进行softmax操作,因此可以用于不带softmax激活函数的输出。 使用KL散度损失函数的方法与交叉熵损失函数类似,...
计算KL 散度损失。 KL散度常用来描述两个分布的距离,并在输出分布的空间上执行直接回归是有用的。 KLDivLoss计算 input和target的维度相同。与NLLLoss一样,给定的输入应该是log-probabilities。 7、二进制交叉熵损失 BCELoss torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二分类任务时的交叉熵计算函数。用...