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=...
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。 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'...
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 ...
KLDivLoss:用于衡量两个概率分布之间的差异,常用于生成模型或变分自编码器。 3. 提供损失函数的使用示例代码 MSELoss示例 python import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的线性模型 model = nn.Linear(1, 1) # 损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 输入和目标 inputs = torch.tensor([[1...
3 CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数=nn.LogSoftmax()+nn.NLLLoss() 因为神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。 主要参数:
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...
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....
KLDivLoss(size_average=False) one_hot = torch.randn(1, len(tgt_vocab)) one_hot.fill_(label_smoothing / (len(tgt_vocab) - 2)) one_hot[0][self.padding_idx] = 0 self.register_buffer('one_hot', one_hot) else: weight = torch.ones(len(tgt_vocab)) weight[self.padding_idx] = 0...
nn.KLDivLoss KL 散度,又叫做相对熵,算的是两个分布之间的距离,越相似则越接近零。 loss(x,y)=1N∑i=1N[yi∗(logyi−xi)] 注意这里的 xi 是log 概率,刚开始还以为 API 弄错了。 nn.MarginRankingLoss 评价相似度的损失 loss(x1,x2,y)=max(0,−y∗(x1−x2)+margin) 这里的三个都是...