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()函数提供了该损失的计算，并允许通过reduction参数来指定损失值的计算方式。reduction参数可选值为'none'、'mean'或'sum'，分别表示不使用约简、返回loss的平均值和返回loss的总和。默认情况下，reduction的值为'mean'。5 二进制交叉熵损失 BCELoss 在二分类任务中，二进制交叉熵损失（BCELoss...
KLDivLoss = ∑(y * log(y / ŷ)) , 其中,y表示真实概率分布(one-hot编码),ŷ表示模型的预测概率分布,∑表示求和运算。 需要注意的是,KL散度损失不具有对称性,即KLDivLoss(P, Q)与KLDivLoss(Q, P)的值可能不相等。因此,在实际应用中,我们通常将KL散度损失与交叉熵损失(CrossEntropyLoss)结合使用,...
pytorch中的MSELoss和KLDivLoss 在深度学习中,MSELoss均方差损失和KLDivLossKL散度是经常使用的两种损失,在pytorch中,也有这两个函数,如: AI检测代码解析 loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward(...
公式:KLDivLoss = Σ(target * log(target / input)) 应用:在连续输出分布的空间上进行直接回归时非常有效。 5. BCELoss(二进制交叉熵损失) 定义:计算二分类任务中output和target之差的概率分布差异。 公式:BCELoss = -[target log(output) + (1 - target) log(1 - output)] 应用:二分类问题的常用损失...
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) ...
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，使图像分布更接近真实图像。它也适用于自然语言处理，比如让输出分布符合真实语言分布。torch.nn.KLDivLoss的reduction参数可选择 'none'，对每个元素计算损失。reduction参数选'mean' 时，会计算所有元素损失的平均值。若...
KL散度具有非对称性,即KL(P||Q) ≠ KL(Q||P),其中P是真实分布,Q是模型预测的分布。 2. KL损失在PyTorch中的实现方法 在PyTorch中,KL损失可以通过torch.nn.KLDivLoss类来实现。需要注意的是,KLDivLoss期望的输入是log-probabilities,因此在传递模型输出之前,通常需要使用log_softmax函数对输出进行转换。 3....
5.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) 。参数: size_average(bool)- 当 reduce=True 时有效。为 True 时,返回的 loss 为平均值,平均值为 element-wise 的,而不...
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...