KL散度如果两个分布没有重叠容易发生梯度爆炸,所以可以考虑梯度裁剪,另外,可以换成对称平滑版本的JS散度...
记录学习VAE中用到的KL散度有关知识,针对第二项loss进行推导与验证。 我们首先复习一下一维高斯分布和连续空间KL散度的表达式,接着对两个高斯分布的KL散度进行推导,最后再特殊化到标准正态分布,得到VAE中Loss …
大佬们,我有个疑问,我这几天在训练VAE边分子编码器的时候遇到了一个问题,那就是损失函数为nan。经过我的排查,发现是在计算输出的正态分布与标准正态分布之间的KL散度的时候出现了inf,因为计算公式里有log方差,导致如果方差为0,此项输出为inf,进一步导致loss为inf。我的解决方法是对每个方差都加上1e-5作为偏置...
y_pred): # 计算重构损失 recon_loss = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1) # 计算KL散度损失 kl_loss = -0.5 * K.mean(1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1) # 组合重构损失和KL散度损失 total...
式中第一项就是 reconstruction loss,第二项是 KL loss。 三、Interpolation with AE/VAE 隐空间Z 中不同标签的交界处的那些 隐向量z,可以用来重建介于它们之间的东西。 例如,如上图所示,想重建 张弦月 的图像,就用 满月 和 上弦月 之间的隐向量来重建。 当然,普通的AE 由于学到的隐空间不连续,用不同标...
nn.l2_loss(var) for var in self.sesh.graph.get_collection( "trainable_variables") if "weights" in var.name] l2_reg = self.lambda_l2_reg * tf.add_n(regularizers)with tf.name_scope("cost"): # average over minibatch cost = tf.reduce_mean(rec_loss + kl_loss, name="vae_cost")...
我正在尝试实现一个变分自动编码器,使用官方的最后一部分,输入它是mnist数据集的规范化和扁平:outputs = decoder(encoder(inputs)[2]) reconstruction_loss= K.mean(reconstruction_loss + kl_l 浏览3提问于2021-02-02得票数0 5回答 Keras -变分自动编码器NaN损失 ...
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如果有人能解释一下这段代码的区别,我将不胜感激- models = (encoder, decoder) data = (x_test, y_test) # VAE loss = mse_loss or xent_loss + kl_loss reconstruction_loss = mse(inputs, outputs) reconstruction_loss *= original_dim kl_loss = 1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K...
KL散度的公式直接去网上照抄即可。 这里要解释一下,我们的方差为什么使用其自然对数logvar。经过我的实验,如果让模型输出方差本身的话,就要在损失函数里对其取一次自然对数。如果方差很小,趋于0的话,方差的对数就趋于无穷。这会使loss里出现nan。因此,在神经网络中我们应该避免拟合要取对数的数,而是直接去拟合其对数...