print(f'KL Divergence Loss: {loss.item()}') # 输出损失值 在这个例子中,log_probs是模型的输出(经过LogSoftmax处理),而target_probs是标准化的目标概率分布。KLDivLoss将计算这些输入和目标之间的损失,并返回一个标量值。 应用场景 概率分布比较:KLDivLoss常用于比较模型输出的概率分布与目标分布之间的差异,...
如果 KL Divergence 的值为零,则表示概率分布相同。 应用场景: 逼近复杂函数 多类分类任务 确保预测的分布与训练数据的分布相似 input = torch.randn(2, 3, requires_grad=True) target = torch.randn(2, 3) kl_loss = torch.nn.KLDivLoss(reduction = 'batchmean') output = kl_loss(input, target) 1...
output.backward() if __name__=="__main__": lossTest() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 8、KL Divergence Loss 计算两个概率分布之间的差异。 输出表示两个概率分布的接近程度。如果预测的概率分布与真实的概率分布相差很远,就会导致很大的损失。如果 KL Divergence 的值为零,则表示概率...
功能: 计算input和target之间的KL散度( Kullback–Leibler divergence) 。 计算公式: (后面有代码手动计算,证明计算公式确实是这个,但是为什么没有对x_n计算对数呢?) 补充:KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence) 又称为相对熵(Relative Entropy),用于描述两个概率分布之间的差异。计算公式(离散时): 其中p表...
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,...
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...
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。
6.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) 。 计算公式: (后面有代码手动计算,证明计算公式确实是这个,但是为什么没有...
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。