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...
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...
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。 在MATLAB 的实例中[4],Reconstruction loss 和 ...
具体来说,编码器输出的潜在变量是通过均值和方差生成的随机变量,重参数技巧通过引入一个标准正态分布的随机变量来实现这一过程,从而使得整个网络是可微的。 3.3 KL散度项的权重 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...
KL散度消失 Generating Sentences from a Continuous Space loss function of vae defkl_anneal_function(ann_function,step,k,x0):ifann_function=='logistic':returnfloat(1/(1+np.exp(-k*(step-x0)))elifann_function=='linear':returnmin(1,step/x0) When...
根据具体的应用场景和数据集的特点进行调整。一般来说，重建误差用于度量模型对数据重建的能力，KL误差用于度量模型的潜在变量的分布与先验分布的差异。
在第三节的最后一段我们提到过,Reconstruction loss 希望输出和输出保持相同,而 KL loss 在原有的基础上引入了一定的噪声。因此,我们可以通过修改两个损失函数的权重,来控制不同的损失函数对输出的影响程度。在 0.1*MSE + 0.9*KL 0.9*MSE + 0.1*KL 的情况下,生成的图片又会有什么差别呢?图 6 展示了不同...
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) ...
损失函数=重构loss+KL散度,一开始重构比较大,主要降低第一项,那么第二项就会相对升高,不用服从正态分布,主要管理均值而不管方差了。 随着训练进行,重构损失下降,KL相对来说上升,在均值降低的同时增大方差,就能够学习到每个样本特征,而不是学一个普遍特征。
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...