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...
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, ...
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, ...
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)。
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...
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,...
09nn.KLDivLossKL散度损失回归Kullback-Leibler 散度损失度量 10nn.BCELoss二分类交叉熵损失二分类一个...
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:返回...
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...