KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(log p−log q) ,其中 k 表示概率 P/Q 的维度。 KL散度计算方法一:值得注意的是 1)pytorch中的输入与数学公式中的输入是相反的;2)为了避免数值下溢问题,输入p为log值 import torch import torch.nn as nn # parameters batch_size = 3 dim = 10 # generate...
KL散度的博客已经非常多了,但是感觉网上部分代码实现存在些许不准确之处。近期生成模型工作代码中用到两个多元高斯分布之间的KL散度,索性写篇加强记忆,以及附上代码,方便后来者。 一元高斯分布的随机变量KL散…
torch.nn.KLDivLoss()的参数列表与torch.nn.functional.kl_div()类似,这里就不过多赘述。 总结 总的来说,当需要计算KL散度时,默认情况下需要对input取对数,并设置reduction='sum'方能得到与定义式相同的结果: divergence = F.kl_div(Q.log(), P, reduction='sum') 1. 由于我们度量的是两个分布的差异,...
百度文库 其他 pytorch 散度计算公式pytorch 散度计算公式 KL散度计算公式:KL(P||Q)=∑i=1kp∗(log p−log q) ,其中 k 表示概率 P/Q 的维度。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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} ...
1. 向前计算 对于pytorch中的一个tensor,如果设置它的属性.requires_grad为True,那么它将会追踪对于该张量的所有操作。或者可以理解为,这个tensor是一个参数,后续会被计算梯度,更新该参数。 1.1 计算过程 假设有以下条件(1/4表示求均值,xi中有4个数),使用torch完成其向前计算的过程 ...
Pytorch使用KL散度 import x=F.log_softmax(x) y=F.softmax(y, dim=1) criterion=nn.KLDivLoss() klloss=criterion(x, y) 输入x :(自己生成的标签)需要经过log_softmax层,把概率分布变换到log上; 输入y: (想要拟合到的目标分布)需要经过softmax层计算;...
KL散度,也叫做相对熵,计算公式如下: importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFif__name__=='__main__':x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])# x = F.log_softmax(x)x=F.softmax(x_o,dim=1)y=F.softmax(y_o,dim=1)criterion=...
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维度求平均值) 由于相对熵损失函数(KL散度)衡量的是2个...