VAE由两个部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据映射到一个潜在空间中的隐变量,解码器则将隐变量映射回原始空间中的输出。 VAE损失函数包括重构损失和KL散度损失。重构损失衡量了解码器输出与原始输入之间的差异,而KL散度损失则衡量了编码器输出的分布与先验分布之间的差异。 一、重构损失 重构损失是衡量解码器...
VAE的损失函数由重构损失(reconstruction loss)和正则化(regularization)项构成。重构损失(reconstruction loss)捕获了VAE是否能够重建出原始输入的能力,VAE从输入编码活动(encoder)的估计的分布(distribution)中抽样一个新的编码,将这个编码送到解码器(decoder),解码器将编码映射回原始输入,所以重构损失是测量解码器重建能力...
vae损失函数(Variational Autoencoder)是一种自动编码器(Autoencoder)的变体,它可以从原始数据中提取有用的特征。与其他自动编码器(Autoencoder)不同,vae损失函数不仅仅是从数据中提取特征,还会模拟原始数据的分布。 vae损失函数由两部分组成,即编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器用于将原始数据转换为特征空间,...
vae的loss函数为两项,重构损失(reconstruct loss)以及kl散度正则项(kl loss),分别对应模型训练过程希望达成的两个目的。 loss=MSE(X,X′)+KL(N(μ1,σ12),N(0,1)) reconstruct loss计算的是解码器解码得到的向量和输入向量之间的MSE loss,这一项比较好理解,就是反映出vae生成的结果和输入之间的差异,对应的...
VAE的损失函数包括两个部分:重构损失和KL散度损失。 重构损失(Reconstruction Loss):用于衡量重构样本与原始样本之间的差异。在Keras中,通常使用均方误差(Mean Squared Error)或二进制交叉熵(Binary Cross Entropy)作为重构损失函数。 KL散度损失(KL Divergence Loss):用于测量潜在空间(latent space)与标准正态分布之间的...
最近一直在研究VAE中损失函数有关的数学推导,本篇则将记录一些实验结果与结论。 完整的代码地址github.com/KirinoMao/explore_VAE_m/tree/main 任务:MNIST手写数字的生成。 我们首先看一下pytorch框架下的VAE实现: classVAE(nn.Module):def__init__(self):super(VAE,self).__init__()self.fc1=nn.Linear...
，然后才能输入正确范围的小扰动ϵ，生成新的数据。如何控制z的分布，这就是VAE的损失函数所引入的第...
关于VAE的损失函数..大佬们,我有个疑问,我这几天在训练VAE边分子编码器的时候遇到了一个问题,那就是损失函数为nan。经过我的排查,发现是在计算输出的正态分布与标准正态分布之间的KL散度的时候出现了inf,因为计算公式里
实际上L2 loss会产生更平滑的图像。因为最小化L2 loss相当于最大化一个高斯分布的log likelihood。也就...
hardmax 就是直接选出一个最大值，例如 [1，2，3] 的 hardmax 就是 3，而且只选出最大值，非...