loss = kl_div_loss(log_probs, target_probs) 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:KLDivLo...
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, ...
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...
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....
4、KL 散度损失KLDivLoss 计算input 和 target 之间的 KL 散度差异。Kullback-Leibler散度损失,是深度学习中常用的一种损失函数,用于衡量两个概率分布之间的差异。通常情况下,真实概率分布由one-hot编码表示,而模型的预测概率分布则由模型输出的概率向量表示。
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) ...
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中nn.KLDivLoss在910B上报错,cpu计算正常 发表于 2024-10-10 11:07:1642查看 import torch_npu import torch import torch.nn as nn logits1 = torch.randn((16,2)).to('npu:7') logits1.requires_grad_(True) logits2 = torch.randn((16,2)).to('npu:7') logits2.requires_grad_(True...
KLDivLoss计算 input和target的维度相同。与NLLLoss一样,给定的输入应该是log-probabilities。 7、二进制交叉熵损失 BCELoss torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标的值 t[i] 的范围为0到1之间. 使用范围: 简单的二...
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...