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...
μ(x),σ^2(x) 是输入为x、输出分别为均值和方差的神经网络,其中μ(x) 就起到了类似 encoder 的作用。 既然假定了高斯分布,那么 KL 散度这一项就可以先算出来: 这就是KL loss。 生成模型近似 现在只剩生成模型部分 q(x|z) 了,该选什么分布?论文 Auto-Encoding Variational Bayes 给出了两种候选方案:伯...
5. 添加小的常数到KL散度计算中 在计算KL散度时，添加一个很小的常数（比如1e-6）到对数计算中，可...
,KL loss 定义为: Reconstruction loss 在这里可以使用标准的 L2 Loss 也就是 MSE。给定 m 个数据,已知真实值 x 和预测值X^。Reconstruction loss 定义为: 最终,ELBO loss 由上述两个损失函数组成,系数为 α和β: 简单来说,这里的 Reconstruction loss 是用来让 decoder 的输出 Y 和输入 X 尽可能相似。而...
简单来说,这里的 Reconstruction loss 是用来让 decoder 的输出 Y 和输入 X 尽可能相似。而 KL loss 希望隐变量空间可以符合标准的正态分布,但实际 X 的分布其实并不是标准的正态分布,也就是说 KL loss 会让输出 Y 具有多样性,与输入 X 产生一部分的差异。
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——模型倾向于生成一些比较容易骗过判别器的样本,加快模型的收敛,从而导致生成的多样性变差,生成出来的效果也比较差,相当于走捷径。
经过这样的处理,整个 loss 就可以明确写出来了: 等等,可能有读者看不过眼了:KL(p(z|x)‖q(z)) 事先算出来,相当于是采样了无穷多个点来估算这一项;而 𝔼z∼p(z|x)[−lnq(x|z)] 却又只采样一个点,大家都是 loss 的一部分,这样不公平待遇真的好么?
vae_loss = K.mean(xent_loss + kl_loss) vae.add_loss(vae_loss) vae.compile(optimizer='rmsprop') vae.summary() # 开始训练 vae.fit(x_train, shuffle=True, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test, None))