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....
本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。 KLDiv Loss 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。
公式:CrossEntropyLoss = -Σ(target * log(softmax(output))) 应用:多分类问题的首选损失函数。 4. KLDivLoss(KL散度损失) 定义:计算input和target之间的KL散度差异,用于衡量两个概率分布之间的差异。 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。
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,...
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) ...
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 ...
format(inputs, target, loss)) 9、nn.KLDivLoss 功能:相对熵损失函数也称KLD(divergence)、KL散度 注意事项: 需提前将输入计算log-probabilities,如通过nn.logsoftmax()实现 nn.PoissonNLLLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: reduction:none/sum/mean/batchmean(以batchsize...
pytorch打印每层权重 pytorch打印loss,5、nn.L1Loss回归任务中常用的损失函数。功能:计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值\[L_n=\vertx_n-y_n\vert\]6、nn.MSELoss回归任务中常用的损失函数。功能:计算模型输出inputs与target之差的平方\[L_n=(x_n-y_n)^2\]nn
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....
CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数，其数学形式与NLLLoss相似，常用于多分类问题中评估模型预测概率分布与实际标签分布的差异。KLDivLoss，即Kullback-Leibler divergence Loss，用于衡量两个概率分布之间的差异，特别适用于模型对比训练和生成模型等场景。对于NLLLoss而言，其应用基础在于似然函数，即通过观察结果...