vae = Model(x, x_decoded_mean) # xent_loss是重构loss,kl_loss是KL loss xent_loss = K.sum(K.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean), axis=-1) kl_loss = - 0.5 * K.sum(1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1) vae_loss = K.mean(xent_loss + ...
我们都知道,KL散度可以用来衡量两个概率分布的相似程度,既然如此,就用KL散度来限制编码器的编码结果,我们希望两个分布的KL散度越小越好。于是我们计算编码出的正态分布N(\mu, \sigma^2)和标准正态分布N(0, 1)之间的KL散度的相反数,作为模型的另一个loss: 其中m是数据集大小,n是隐向量维度数。从上式可以看...
我们来分析一下这个过程,假如刚开始,期望很大,也就是模型的生成能力比较弱,我们就会适当降低噪声(KL loss 增加),使得拟合起来容易一些(重构误差开始下降)。 反之,如果生成模型训练得还不错时(重构误差小于 KL loss),这时候噪声就会增加(KL loss 减少),使得拟合更加困难了(重构误差又开始增加),这时候生成模型就要想...
所以共有latent_code_num个均值、方差。 接下来是VAE的损失函数:由两部分的和组成(bce_loss、kld_loss)。bce_loss即为binary_cross_entropy(二分类交叉熵)损失,即用于衡量原图与生成图片的像素误差。kld_loss即为KL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异。 3. Pytorch实现 #!/usr/bin...
接下来是VAE的损失函数:由两部分的和组成(bce_loss、kld_loss)。bce_loss即为binary_cross_entropy(二分类交叉熵)损失,即用于衡量原图与生成图片的像素误差。kld_loss即为KL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异。 3. Pytorch实现 ...
kld_loss即为KL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异。 3. Pytorch实现 main.py 编解码器可由全连接或卷积网络实现。这里采用CNN。结果如下: 参考: 《Tensoflow 实战》 Pytorch tutorial Paper-Implementations
【13】变分自编码器(VAE)的原理介绍与pytorch实现 1.VAE的设计思路 VAE作为一个生成模型,其基本思路是很容易理解的:把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布,然后这个数据分布再传递给一个解码器网络,得到一堆生成样本,生成样本与真实样本足够接近的话,就训练出了一个自编码器模型。那VAE(变分自...
普通VAE 中使用的重建误差是均方误差 (MSE)。 MSE 损失试图使重构的信号与输入信号相似性。 KL 散度损失试图使代码的分布接近正态分布。 q(z|x) 是给定输入信号的代码分布,p(z) 是正态分布。 PyTorch 代码如下所示: recons_loss = F.mse_loss(recons, input) ...
ELBO可以表示为重构损失(Reconstruction Loss)和KL散度(Kullback-Leibler Divergence)之和,前者衡量解码器还原数据的准确性,后者衡量潜在变量分布与先验分布的相似度。 VAE的训练过程 输入数据:给定一批训练数据。 编码:通过编码器将输入数据映射到潜在空间,并输出潜在变量z的均值和方差。 重参数化技巧:从潜在变量的分布...
VAE的loss function如下: 损失函数 这个公式包含两项:第一项是KL divergence term(KL散度),第二项是reconstruction term。 1. KL divergence term(KL散度) KL divergence term 是指对 的期望, 意味着要最小化这个期望。 假设我们用一个正态分布来代表 ...