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=...
在Torch中,常见的损失函数包括: nn.MSELoss:均方误差损失函数,用于回归任务。 nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数,用于多分类任务。 nn.BCELoss:二元交叉熵损失函数,用于二分类任务。 nn.NLLLoss:负对数似然损失函数,用于多分类任务。 nn.KLDivLoss:KL散度损失函数,用于衡量两个概率分布之间的相似性。 nn.SmoothL...
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。
torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean') 参数: p=1或者2 默认值:1 margin:默认值1 15 三元组损失 TripletMarginLoss 和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。 torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False...
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 有关详细信息和输出形状,请参见Conv1d。 参数:-input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) -weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_channel...
torch.nn.functional.cosine_embedding_loss(input1, input2, target, margin=0, size_average=True) torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=True) KL 散度损失函数,详细请看KLDivLoss 参数: input– 变量的任意形状 target- 与输入相同形状的变量 ...
loss = nn.L1Loss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() 2 均方误差损失 MSELoss 用于测量输入 x 和目标 y 中每个元素之间的均方误差(平方 L2 范数)。
1.均方误差(MSE)损失:torch.nn.MSELoss() 2.交叉熵损失:torch.nn.CrossEntropyLoss() 3.二分类交叉熵损失:torch.nn.BCELoss() 4. KL散度损失:torch.nn.KLDivLoss() 5. Hinge损失:torch.nn.HingeEmbeddingLoss() 6. NLL损失(负对数似然损失):torch.nn.NLLLoss() 7.多标签分类交叉熵损失:torch.nn.Mul...
在机器学习的分类问题中,我们希望通过训练来缩小模型预测和标签之间的差距,即“KL散度”越小越好,根据上面公式,“KL散度”中 H(p) 项不变,所以在优化过程中我们只需要关注“交叉熵”即可,这就是我们使用“交叉熵”作为损失函数的原因。 交叉熵如何计算?
VAE的目标是学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。它假设隐变量服从某种先验分布(如标准正态分布),并通过编码器将输入数据映射到隐变量的后验分布,再通过解码器将隐变量还原成生成样本。VAE的训练涉及到重构误差和KL散度两个部分的优化。 训练过程: