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.nn.KLDivLoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean...
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,...
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...
pytorch_kldiv(pred, target)=KL(target || pred) 默认的pred是取了对数的,如果没有取,可能要取一下再传参。 3. 第三个坑:二分类问题与BCELoss的区别 二分类假如只输出一个是或否,那么直接给KLDivLoss或CELoss会直接少一项。。。 为了加上少的那项,可以用nn.BCELoss 这时,只要传入网络输出就行了。不过...
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) 所以,在pytorch中预测值和标签值分别做如下处理:(1)、F.log_softmax(预测值/ temp, dim=1) (2)、F.softmax(标签值/ temp,...
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: loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) ...
F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数，它的⽤法有很多需要注意的细节。输⼊ 第⼀个参数传⼊的是⼀个对数概率矩阵，第⼆个参数传⼊的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性，存在⼀个指导和被指导的关系，因此这连个矩阵输⼊的顺序需要确定⼀下。如果现在想⽤Y指导X，...
图3 KLDivLoss计算原理 实验 //该输入处于概率区间(0,1),符合probabilities inputs = torch.tensor([[0.5, 0.3, 0.2], [0.2, 0.3, 0.5]]) //预先进行log计算 inputs_log = torch.log(inputs) target = torch.tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.1, 0.7, 0.2]], dtype=torch.float) loss_f_none...
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，即通过观察结果估计模型参数。以抛硬币为例，硬币的正反面概率为θ，通过多次实验可以得到θ的似然函数，最大值即为θ的最优估计。将似然...
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...