它的loss 包含了两个部分,一个是重构loss,就是普通的自编码器使用的LOSS,MSE,比较输入图像和重构图像的均方差;一个是KL DIVERGENCE LOSS 即KL散度带来的 LOSS。 KL LOSS 来自权重 kld_weight 和 kld_loss 的乘积。先看 kld_loss: kld_loss = torch.mean(-0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu ** 2 ...
过高的压缩率、重构损失只有平方误差、完整的KL散度项，都是传统VAE模糊的原因，而对于传统VAE来说，能...
_ = data # 训练判别器 optimizer_D.zero_grad() # 清空梯度缓存 outputs = discriminator(real_data) # 输入真实数据到判别器，得到输出结果 d_loss = loss_fn(outputs, real_labels) # 计算判别器的损失 d_loss.backward() # 反向传播计算梯度 optimizer...
device = torch.device('cuda')# 定义并导入网络结构VAE = Variable_AutoEncoder()VAE = VAE.to(device)# VAE.load_state_dict(torch.load('VAE.ckpt'))criteon = nn.MSELoss()optimizer = optim.Adam(VAE.parameters(), lr=learning_rate)print("start train...")for epoch in range(epochsize):# 训...
KL散度项在VAE的训练中起到正则化作用,使得潜在分布接近于先验分布。在实践中,可以通过引入一个权重因子来调节KL散度项的影响,避免过度正则化。 4. VAE在具体AIGC任务中的应用案例 4.1 图像生成与图像处理 VAE在图像生成领域的应用非常广泛,尤其是在生成逼真的图像和进行图像处理方面。以下是一些具体的应用案例: ...
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...
这里的重构 loss 以 MSE 为例,如果是句子重构,那么换用交叉熵就好。其中就是编码器,而就是解码器,由于 KL 散度项为常数,对优化没影响,所以vMF-VAE 相比于普通的自编码器,只是多了一项稍微有点复杂的重参数操作(以及人工调整)而已,相比基于高斯分布的标准 VAE ...
_loss = -log_lik_normal_sum(values, reconstructed, self.noise_log_var)/INPUT_SIZEseasonal_z_mean, seasonal_z_log_var, _ = self.prior(seasonal)kl_loss_z = kl_divergence_sum(z_mean, z_log_var, seasonal_z_mean, seasonal_z_log_var)/...
kl_loss_z=kl_divergence_sum(z_mean, z_log_var, seasonal_z_mean, seasonal_z_log_var)/INPUT_SIZE returnreconstruction_loss, kl_loss_z deftrain_step(self, data): withtf.GradientTape() astape: reconstruction_loss, kl_loss_z=self.vae_loss(data) ...
Bowman的解决办法是使用KL annealing(KL项的权重从0开始逐渐增加到1)或者word dropout(不常用在此略过)。17年杨子超[2]对kl collapsing的现象进行了更细致的分析,并提出降低decoder的contextual capacity改善这个现象。此外赵天成[3]提出bag-of-word loss去解决这个问题。18年Graves[4]也对kl collapsing进行了分析。