vae loss公式 在变分自编码器(VAE)中,重构损失(reconstruction loss)和KL散度损失(KL divergence loss)是两个主要的损失函数。 重构损失通常表示为L_{recon},其计算公式为x - x'_2^2,其中x是原始输入,x'是编码器输出的重建输入。 KL散度损失表示为L_{KL},其计算公式为D_{KL}(N(μx, σx) N(0, 1...
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...
KL divergence:KL散度又称为KL距离或相对熵,用于衡量两个概率分布之间的距离。给定真实分布 和理论分布 ,我们将它们之间的KL散度公式定义为: 此外,关于 KL 散度的一些性质如下: KL散度是不对称的:因为P到Q的距离不等于Q到P的距离,即KL(P||Q)≠KL(Q||P)。这很容易造成model collapse即模式坍缩——模型...
VAE-变分自编码器 变分:loss部分有kl divergence,kl散度是一个泛函数,泛函数求极值要用到变分法,VAE 的名字中“变分”,是因为它的推导过程用到了 KL 散度及其性质。 ——https://zhuanlan.zhihu.com/p/34998569 (泛函是一种函数,其输入经常为函数,输出经常为实数) ——https://www.zhihu.com/question/21938...
Variational autoencoder的概念相对复杂一些,它涉及到一些比较复杂的公式推导。在开始正式的推导之前,我们先来看看一个基础概念——KL divergence,翻译过来叫做KL散度。 什么是KL散度 无论从概率论的角度,还是从信息论的角度,我们都可以很好地给出KL散度测量的意义。这里不是基础的概念介绍,所以有关KL的概念就不介绍了...
我们首先复习一下一维高斯分布和连续空间KL散度的表达式,接着对两个高斯分布的KL散度进行推导,最后再特殊化到标准正态分布,得到VAE中Loss Function的第二项。 Gaussian Dist. (一维):N(μ,σ)=12πσ2e−(x−μ)22σ2. KL Divergence:KL(p1(x)||p2(x))=∫xp1(x)logp1(x)p2(x)dx. ...
Variational autoencoder的概念相对复杂一些,它涉及到一些比较复杂的公式推导。在开始正式的推导之前,我们先来看看一个基础概念——KL divergence,翻译过来叫做KL散度。 什么是KL散度 无论从概率论的角度,还是从信息论的角度,我们都可以很好地给出KL散度测量的意义。这里不是基础的概念介绍,所以有关KL的概念就不介绍了...
接下来是VAE的损失函数:由两部分的和组成(bce_loss、kld_loss)。bce_loss即为binary_cross_entropy(二分类交叉熵)损失,即用于衡量原图与生成图片的像素误差。kld_loss即为KL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异。 3. Pytorch实现 ...
2.1.4 KL散度(KL divergence) KL散度是一种度量两个概率分布之间的差异的度量标准。在VAE中,KL散度用于衡量编码器对数据的压缩程度。通常,我们希望编码器对数据的压缩程度尽量小,以避免丢失过多的信息。 2.2 生成对抗网络(GAN) 2.2.1 生成器(generator) ...
接下来是VAE的损失函数:由两部分的和组成(bce_loss、kld_loss)。bce_loss即为binary_cross_entropy(二分类交叉熵)损失,即用于衡量原图与生成图片的像素误差。kld_loss即为KL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异。 3. Pytorch实现 ...