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...
CLASS torch.nn.KLDivLoss(size_average=None,reduce=None, reduction='mean', log_target=False) The Kullback-Leibler divergence loss. For tensors of the same shapeypred,ytrueypred,ytrue,whereypredypredis the input andytrueytrueis the target,we definethe pointwise KL-divergenceas To avoid underfl...
KLDivLoss 作用: 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;用label_smoothing就采用这个; 公式: 公式理解: p(x)是真实分布,q(x)是拟合分布;实际计算时;通...nn.损失函数 nn.L1Loss https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.L1Loss.html#torch.nn.L1Loss ...
shape是(N, C),C是类别数量。 如果target是log之后的,那么log_target为True。 如果target是概率,那么log_target默认为False。 以下是 importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefkl_div(input,target,reduction='mean',log_target=False):"""Computes the Kullback-Leibler divergence loss between input and target...
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1之间. ...
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,...
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1之间. ...
nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数,常用于多分类问题。 nn.MSELoss:均方误差损失函数,常用于回归问题。 nn.L1Loss:L1损失函数,也称为绝对值损失,常用于回归问题。 nn.BCELoss:二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题。 nn.NLLLoss:负对数似然损失函数,常用于多分类问题。 nn.KLDivLoss:KL散度损失函数,常用于度量...
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....
KL散度,又叫相对熵,用于衡量两个分布(离散分布和连续分布)之间的距离。 之前看到过一个问题:知识蒸馏和深度互学习为什么使用kldivloss作为损失函数?大家可以自行去搜索 这里有一些细节需要注意,要进行softmax操作,目的是使两个概率分布的所有值之和都为1,若不进行此操作,如果x或y概率分布所有值的和大于1,则可能会...