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...
kl_loss = torch.nn.KLDivLoss(reduction = 'batchmean') output = kl_loss(input, target) 1. 2. 3. 4. 下面手动对比计算一下 import torch import torch.nn as nn batch_size = 32 embedding = 3*128*128 random_q = torch.randn(batch_size, embedding) random_p = torch.randn(batch_size, ...
torch.nn.KLDivLoss是 PyTorch 中用于计算 Kullback-Leibler 散度(KL 散度)的损失函数,主要用于衡量两个概率分布之间的差异。以下是对这个损失函数的详细解释,包括其功能、参数、使用示例及应用场景。 KL 散度是一个非对称的度量,通常用于评估一个分布(如模型输出的预测分布)与另一个分布(如目标分布)之间的差异。KL...
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, ...
KLDivLoss 该损失函数是计算KL散度(即相对熵),它可以用于衡量两个分布的差异 KL散度基本定义 当p和q分布越接近,则趋近于1,经过log运算后,loss值为0 当分布差异比较大,则损失值就比较高 Pytorch中计算公式中还不太一样 Pytorch的KLDivLoss公式 下面我们看看Pytorch对应...
5.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) 。 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 ...
本文对损失函数的类别和应用场景,常见的损失函数,常见损失函数的表达式,特性,应用场景和使用示例作了详细的总结。 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. ...
torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean') 参数: 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。 5. 二进制交叉熵损失 BCELoss 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...
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)。
Pytorch为我们提供了 最常见任务(例如分类和回归)的各种 损失函数。一些最常用的例子是nn.CrossEntropyLoss,nn.NLLLoss,nn.KLDivLoss并且nn.MSELoss.可以读取每个损失函数的文档,但讲解如何使用这些损失的功能,我将通过的例子nn.NLLLoss NLLLoss的文档非常简洁。如图所示,此损失函数用于多类分类,并且基于文档: ...