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 1 #!/usr/bin/env python3 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 """ 4 Created on Sat Mar 10 20:48:03 2018...
BCE = F.binary_cross_entropy(x_hat, x, reduction='sum') #计算x_hat和x的交叉熵 # 2. KL-divergence # D_KL(Q(z|X) || P(z)); calculate in closed form as both dist. are Gaussian # here we assume that \Sigma is a diagonal matrix, so as to simplify the computation KLD = 0.5...
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 #!/usr/bin/env python3#-*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Mar 10 20:48:03 2018 @author: lps"""...
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 main.py 编解码器可由全连接或卷积网络实现。这里采用CNN。结果如下: 参考: 《Tensoflow 实战》 Pytorch tutorial...
# KL divergence return BCE + KLD class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 400) self.fc21 = nn.Linear(400, 20) self.fc22 = nn.Linear(400, 20) self.fc3 = nn.Linear(20, 400) ...
1. KL divergence term(KL散度) KL divergence term 是指对 的期望, 意味着要最小化这个期望。 假设我们用一个正态分布来代表 。 2. reconstruction term 四、从底层开始写自己的VAE 1. 创建VAE 2. 训练VAE 3. 测试VAE
VAE的损失函数由两部分组成:重构损失(Reconstruction Loss)和KL散度(KL Divergence): 重构损失:度量生成样本与原始输入数据之间的差异,鼓励解码器生成与原始数据相似的样本。 KL散度:度量潜在空间中的分布与标准正态分布之间的差异,鼓励潜在空间中的点分布在一个标准正态分布附近,从而使采样过程更加有效。 VAE的目标是...
普通 VAE 中使用的重建误差是均方误差 (MSE)。 MSE 损失试图使重构的信号与输入信号相似性。 KL 散度损失试图使代码的分布接近正态分布。 q(z|x) 是给定输入信号的代码分布，p(z) 是正态分布。 PyTorch 代码如下所示：recons_loss = F.mse_loss(recons, input)kld_loss = torch.mean(-0.5 * torch....
to(x.device) # the KL divergence term plus the MC estimate of decoder return 1 / 2 * torch.sum(1 + torch.log(var) - mean ** 2 - var, dim=1) + \ self.decoder(x, z) 实验结果 我们首先研究一下latent variable的维度对学习性能的影响,我们把隐变量维度设置为3,5,10,20和200,分别...
name: 'NumeraiHistogram of KL divergence (left) and mean-squared reconstruction lossVAE' in_channels: 1191 latent_dim: 32 data_params: data_path: "/train.parquet" train_batch_size: 4096 val_batch_size: 4096 num_workers: 8 exp_params: ...