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(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...
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。 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...
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,...
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,...
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...
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 \[L_n=\vert x_n-y_n\vert \] 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 \[L_n=( x_n-y_n)^2 \] ...
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. PyTorch代码示例 以下是一个简单的PyTorch代码示例,演示了如何使用KL损失: python import torch import torch.nn as nn import ...
10. nn.KLDivLoss 功能::KL散度损失,用于衡量两个概率分布之间的差异。通常用于模型输出与某个目标分布或另一个模型输出之间的相似性度量 注意事项:需提前将输入计算 log-probabilities,如通过nn.logsoftmax() 主要参数: reduction:none / sum / mean / batchmean ①. batchmean:batchsize维度求平均值 ②. non...