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,...
然后从高斯分布中对这些值进行采样,并将其传递到解码器中,其中输入的图像预计与输出的图像相似。这个过程包括使用KL Divergence来计算损失。VAEs的一个显著优势在于它们能够生成各种各样的图像。在采样阶段简单地从高斯分布中采样,解码器创建一个新的图像。 GAN 在变分自编码器(...
这里就是用KL divergence 表示隐含向量与标准正态分布之间差异的loss,另外一个loss仍然使用生成图片与原图片的均方误差来表示。 这里的变分编码器使用了一个技巧——“重新参数化”来解决KL divergence的计算问题。这时不再是每次生成一个隐含向量,而是生成两个向量:一个表示均值,一个表示标准差,然后通过这两个统计量...
1、函数中的 p q 位置相反(也就是想要计算D(p||q),要写成kl_div(q.log(),p)的形式),而且q要先取 log 2、reduction 是选择对各部分结果做什么操作,默认为取平均数,这里选择求和 好别扭的用法,不知道为啥官方把它设计成这样 补充:pytorch 的KL divergence的实现 看代码吧~ import torch.nn.functional as...
在训练过程中,编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样,并将其传递到解码器中,其中输入的图像预计与输出的图像相似。这个过程包括使用KL Divergence来计算损失。VAEs的一个显著优势在于它们能够生成各种各样的图像。在采样阶段简单地从高斯分布中采样,解码器创建一个新的图像。
KL divergence loss的计算公式为:KL(ypred,ytrue)=ytruelog(ytrueypred) 2. logits是什么? logits是几率,神经网络最后一层的输出如果不经过激活函数,比如softmax的话,那么这个输出就叫做logits。 logits经过softamx激活函数得到概率值,比如:logits = [4,3.9,1],经过softmax激活后,得到 probability = [0.5116072...
KL divergence 的公式如下 重参数 为了避免计算 KL divergence 中的积分,我们使用重参数的技巧,不是每次产生一个隐含向量,而是生成两个向量,一个表示均值,一个表示标准差,这里我们默认编码之后的隐含向量服从一个正态分布的之后,就可以用一个标准正态分布先乘上标准差再加上均值来合成这个正态分布,最后 loss 就是...
主要涉及到L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margin Ranking Loss、Triplet Margin loss、KL Divergence. 损失函数分类与应用场景 损失函数可以分为三类:回归损失函数(Regression loss)、分类损失函数(Classification loss)和排序损失函数(Ranking loss)。
在训练过程中,编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样,并将其传递到解码器中,其中输入的图像预计与输出的图像相似。这个过程包括使用KL Divergence来计算损失。VAEs的一个显著优势在于它们能够生成各种各样的图像。在采样阶段简单地从高斯分布中采样,解码器创建一个新的图像。
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维度求平均值) 由于相对熵损失函数(KL散度)衡量的是2个...