torch.kl_div函数是 PyTorch 中用于计算两个概率分布之间的 Kullback-Leibler 散度(KL散度)的函数。你提供的语法torch.kl_div: lambda input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', log_target=False: -1是一个简化的表示,用来说明torch.kl_div函数的参数和基本行为。下面是对这个语法的...
相对熵(relative entropy),又被称为Kullback-Leibler散度(KL散度)或信息散度(information divergence)是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量。在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息(Shannon entropy)的差值。 可以理解为对于同一个随机变量x,有两个概率分布,判断这两个概率分布得差异。假...
因此,KL散度可以认为是使用基于QQ的编码对来自PP的变量进行编码所需的“额外”字节数;显然,额外字节数必然非负,当且仅当P=QP=Q时,额外字节数为0, 等式的前一部分恰巧就是PP的熵,等式的后一部分,就是交叉熵, 1 2 CLASS torch.nn.KLDivLoss(size_average=None,reduce=None, reduction='mean', log_target=...
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. 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...
JS散度度量了两个概率分布的相似度，基于KL散度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地，JS散度是...
KL散度和Hellinger距离联系很大,当α等于0可以相互推导出来。 其实这些距离度量公式之间往往都是有联系,夹角余弦和Pearson相关系数也是可以通过平移和求协方差得到。 K-means 我们首先给定一个有N个实例的数据集,构造数据的K个簇,k≤n,满足以下条件: (1): 每个簇至少包含一个一个对象。
KLDivLoss(KL散度损失):计算两个概率分布之间的KL散度,常用于衡量不同分布之间的差异。 2. 解释每个损失函数的基本用途和应用场景 MSELoss:适用于回归任务,衡量预测值与真实值之间的偏差。 CrossEntropyLoss:结合softmax激活函数,适用于多分类任务,衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。 BCELoss:适用于二分类任务,...
nn.KLDivLoss:KL散度损失函数,常用于度量两个概率分布之间的差异。 nn.BCEWithLogitsLoss:结合了二元交叉熵损失和Sigmoid函数,常用于二分类问题。 nn.BCEWithLogitsLoss:结合了多分类交叉熵损失和Softmax函数,常用于多分类问题。 这些是Torch中常用的损失函数,根据具体的任务和模型选择合适的损失函数来进行训练。 0 ...
torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean', log_target=False) 1. 功能: 计算KL散度,也就是计算相对熵。用于连续分布的距离度量,并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用。 主要参数: reduction:计算模式,可为 none/sum/mean/batchmean。 none:逐个元素计算。 sum:所有...
nn.MSELoss:均方误差损失,用于回归问题。 nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失,多分类问题中常用。 nn.NLLLoss:负对数似然损失,也常用于多分类问题。 nn.BCELoss:二元交叉熵损失,用于二分类问题。 nn.BCEWithLogitsLoss:带sigmoid函数的二元交叉熵损失。 nn.KLDivLoss:KL散度损失,用于度量两个概率分布的相似度。 nn....