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散度损失函数可用于图像任务，...
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. ...
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...
KL散度损失。KL散度是一种计算连续分布的距离的评估标准,在对(离散采样的)连续分布进行直接回归时非常有用。 和NLLLoss一样,给定的输入也需要包含对数概率且输入尺寸不局限于二维张量。目标以概率的形式给出(即,没有取对数),目标的尺寸需要和输入尺寸一致。 原始的损失(reduction设置为'none')计算方法为: l(x,y...
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...
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 ...
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) ...
print(f"negative log likelihood loss is {nll_loss}") ## 重要结论:cross entropy value = NLL value 1 2 3 4 5 negative log likelihood loss is 1.4498497247695923 1 5.KL散度 Loss KL散度计算公式: D K L ( p ∥ q ) = H ( p , q ) − H ( p ) ...
4. KL散度损失（KLDivLoss）：衡量输入与目标之间的KL散度差异，常用于概率分布之间的比较。5. 二进制交叉熵损失（BCELoss）：专为二分类问题设计，衡量预测与真实标签之间的差异。6. 二分类二元交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss）：结合Sigmoid函数和二进制交叉熵损失，数值上更稳定。7. 边际排序损失（...