所以显而易见他的量化loss会比VQ高，但是SQ他因为简单，所以收敛会比VQ快，也会比VQ更容易训练（SQ没有loss）。还有一个很重要的点，SQ的泛化性比VQ要好，因为VQ是通过数据学习codebook更新来的，但是SQ是直接round，无论你是什么都是round。SQ的算法有很多，例如SQ-VAE等等。但是对于SQ来说，我认为FS
为了让输出和输入尽可能像，所以要让输出和输入的差距尽可能小，此部分用MSELoss来计算，即最小化MSELo...
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...
vae=keras.Model(inputs=encoder_inputs,outputs=decoder_outputs)# Define the lossfunctionreconstruction_loss=keras.losses.binary_crossentropy(encoder_inputs,decoder_outputs)reconstruction_loss*=input_dim kl_loss=1+z_log_var-tf.square(z_mean)-tf.exp(z_log_var)kl_loss=tf.reduce_mean(kl_loss)*-...
损失函数(Loss Function):VAE的训练过程依赖于一个特定的损失函数,该函数衡量重构数据与原始数据之间的差异,同时也考虑潜在空间的分布特性。这个损失函数通常包含两部分:一部分是重构损失(如均方误差),用于衡量重构数据与原始数据在像素级别的相似度;另一部分是KL散度(Kullback-Leibler Divergence),用于衡量编码后的潜在变...
KL Loss推导 先导知识 连续随机变量下KL散度公式: KL(P∥Q)=∫P(x)logP(x)Q(x)dxKL(P‖Q)=∫P(x)logP(x)Q(x)dx 连续随机变量下期望公式: 设连续型随机变量XX的概率密度函数为f(x)f(x),且积分绝对收敛,则期望为: E(X)=∫∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞∞xf(x)dx ...
kl_loss=-0.5*(1+2*log_std-mu.pow(2)-torch.exp(2*log_std))kl_loss=torch.sum(kl_loss)loss=recon_loss+kl_lossreturnloss 两部分loss对隐变量z的生成的可视化效果如下图: 注:VAE的缺点是生成的图像不一定那么“真”,如果要使生成的数据“真”,则要用到GAN。
定义好模型后是损失的定义,如前面所说,最终损失(目标函数)是生成图像与原图像之间的二元交叉熵和生成分布的正则化的平均值。使用add_loss方法来添加模型的损失,具体的自定义损失方法看链接。 代码如下: #%%整体待训练模型 def sampling(arg): ...
defloss_function(recon_x,x,mu,logvar):BCE=nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x,x,reduction='sum')KLD=-0.5*torch.sum(1+logvar-mu.pow(2)-logvar.exp())returnBCE+KLD 1. 2. 3. 4. 在这段代码中,实现了 VAE 的损失函数,结合了重构损失和 KL 散度。
除此之外,论文还额外增加一个训练loss:commitment loss,这个主要是约束encoder的输出和embedding空间保持一致,以避免encoder的输出变动较大(从一个embedding向量转向另外一个)。commitment loss也比较简单,直接计算encoder的输出和对应的量化得到的embedding向量的L2误差: 注意这里的sg是作用在embedding向量上,这意味着这个约束...