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...
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...
虽然走了比较长的一段路,但最终的模型其实是很接地气的:它本质上就是在我们常规的自编码器的基础上,对encoder的结果(在VAE中对应着计算均值的网络)加上了“高斯噪声”,使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性;而那个额外的KL loss(目的是让均值为0,方差为1),事实上就是相当于对encoder的一个正则项,希望encoder...
Encoder的Loss计算:KL散度。 z的重采样生成。 Decoder的Loss计算:最大似然。 这其中最复杂的就是第一项,Encoder的Loss计算。由于Caffe在实际计算过程中只能采用向量的计算方式,没有广播计算的机制,所以前面的公式需要进行一定的变换: 在完成了前面的向量级别计算后,最后一步就是完成汇总加和的过程。这样Loss计算就顺...
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。
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。
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) ...
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 ...
loss_likelihood=loss_fn(sample,result)#计算似然损失 #计算KL损失 loss_KL=torch.pow(mu,2)+torch.exp(log_sigma)-log_sigma-1#总损失 loss=loss_likelihood+0.5*torch.sum(loss_KL)#梯度归0并反向传播和更新 optimer.zero_grad()loss.backward()optimer.step()withtorch.no_grad():all_loss+=loss.item...
kl_loss = -5e-4*K.mean(1+code_log_var-K.square(code_mean)-K.exp(code_log_var)) training_model.add_loss(K.mean(decode_loss+kl_loss)) #新出的方法,方便得很 training_model.compile(optimizer='rmsprop') 1. 2. 3. 4. 5.