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...
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...
vae = Model(inputs, outputs, name='vae_mlp') # add loss reconstruction_loss = mean_squared_error(inputs, outputs) reconstruction_loss *= seq_len kl_loss = 1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var) kl_loss = K.sum(kl_loss, axis=-1) kl_loss *= -0.5 vae_los...
此总结首次完成于2021年4月25日,今日再次遇到vae模型推导问题,翻出一看,豁然开朗,故想分享于知乎社区,与大家共同分享,如有错误或不同见解请多多批评指正与交流。 摘要 VAE 模型 loss 的详细推导过程,变分自编码器的理解。 01 模型与说明 1.1 VAE模型基本网络结构 变分自编码...
2. The architecture of different regularizer So we show how to decouple the standard KL loss into different terms, now we could analyze losses with distributions together and show how to decouple them and how they related to each other
■ 论文 | Cross Domain Image Generation through Latent Space Exploration with Adversarial Loss ■ 链接 | paperweekly.site/papers ■ 作者 | Yingjing Lu 跨模态之间转换生成在模态间差异大的时候是相对困难的,将一个模态编码得到的潜在变量作为条件,在 GAN 的训练下映射到另一个模态的潜在变量是本文的核心。
我们可以让网络自己来做这个决定,非常简单,我们只需要将这两者都做一个loss,然后在将他们求和作为总的loss,这样网络就能够自己选择如何才能够使得这个总的loss下降。另外我们要衡量两种分布的相似程度,如何看过之前一片GAN的数学推导,你就知道会有一个东西叫KL divergence来衡量两种分布的相似程度,这里我们就是用KL ...
在Variational Inference中,我们希望能够找到一个相对简单好算的概率分布q,使它尽可能地近似我们待分析的后验概率p(z|x),其中z是隐变量,x是显变量。在这里我们的“loss函数”就是KL散度,他可以很好地测量两个概率分布之间的距离。如果两个分布越接近,那么KL散度越小,如果越远,KL散度就会越大。
每个样本通过encoder生成出来均值和方差,这个均值和方差通过用和标准正太分布的KL距离作为loss来尽量靠拢标准正太分布,但是还是和标准正太分布有差别的,也就是每个样本编码出来的分布还是不一样的。然后从正太分布中采了一个样,用这个均值和方差转换成这个样本自己对应的分布。
3. VAE 实现: on Caffe: Github 介绍文章 知乎: VAE(4)——实现 - 知乎专栏 结构:Encoder 和 Decoder 三个主要部分: Encoder的Loss计算:KL散度; z的重采样生成; Decoder的Loss计算:最大似然;