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,但是为什么没有对x_n计算对数呢?) 补充:KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence) ...
#output: tensor(0.0033, grad_fn=<MeanBackward0>) 15、Kullback-Leibler 散度损失 给定两个分布 P 和 Q,Kullback Leibler Divergence (KLD) 损失衡量当 P(假设为真实分布)被 Q 替换时丢失了多少信息。通过测量当我们使用 Q 近似 P 时丢失了多少信息,我们能够获得 P 和 Q 之间的相似性,从而驱动我们的算法...
KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy)。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。KL距离全称为Kullback-Leibler Divergence,也被称为相对熵。公式为: 感性的理解,KL距离可以解释为在相同的事件空间P(x)中两个概率P(x)和 ...
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,但是为什么没有对x_n计算对数呢?) 补充:KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence) 又称为相对熵(Relative Entropy),...
KL散度( Kullback–Leibler divergence),又称相对熵,是描述两个概率分布 P 和 Q 差异的一种方法。计算公式: 可以发现,P 和 Q 中元素的个数不用相等,只需要两个分布中的离散元素一致。 举个简单例子: 两个离散分布分布分别为 P 和 Q P 的分布为:{1,1,2,2,3} ...
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pi = P(X=xi),则X的熵是 如果有两个随机变量,即两个概率分布p(x),q(x),则其交叉熵为: ...
最主要的问题来了,我们应该用哪个损失函数来训练我们的模型呢?由于处理的是概率潜在空间,Kullback-Leibler (KL)散度是一个合适的选择。 KL散度衡量两个概率分布之间的差异,在我们的例子中,是模型预测的分布和期望分布。在损失函数中加入KL散度不仅可以指导模型产生准确的预测,还...
最主要的问题来了,我们应该用哪个损失函数来训练我们的模型呢?由于处理的是概率潜在空间,Kullback-Leibler (KL)散度是一个合适的选择。 KL散度衡量两个概率分布之间的差异,在我们的例子中,是模型预测的分布和期望分布。在损失函数中加入KL散度不仅可以指导模型产生准确的预测,还可以确保潜在空间表示符合期望的概率结构。
在深度学习中,损失函数是训练神经网络模型的关键一环。KL散度(Kullback-Leibler divergence)是衡量两个概率分布之间差异的一种方法。在分类问题中,我们通常使用softmax函数来获得概率分布。本文将教您如何使用PyTorch实现KL散度损失函数并将其与softmax函数结合使用。 什么是KL散度? KL散度(也称为相对熵)是一种衡量两个...