具体来说，就是利用PyTorch的torch.sum函数，将经过VAE模型处理后得到的重构输出recon_x与原始输入数据x之间的差异进行累加。这个差异通过计算torch.exp(logvar) + mu.pow()来衡量，其中logvar是方差对数，mu是均值。我们将这个累加值乘以0.5，得到最终的重构损失。2) -接下来，我们计算VAE模型的KL散度损失。KL散...
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 + ...
简介:【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...
重构损失(Reconstruction Loss):衡量模型生成的样本与原始输入之间的差异。 KL散度(Kullback-Leibler Divergence):衡量编码器输出的潜在分布与先验分布(通常是标准正态分布)之间的差异。 2. 编写VAE的重构损失部分代码 在PyTorch中,重构损失可以使用二元交叉熵(Binary Cross-Entropy)或均方误差(Mean Squared Error,MSE)来...
也因此,很多基于Pytorch实现VAE的Repo,直接采用F.mse_loss(mu_prime, x, reduction='mean')来计算这一项。这是错误的! 设x_i的维度为K,Pytorch中的F.mse_loss等价于: \frac{1}{nK} \sum_{i=1}^n \|x_i - \mu_i^{\prime}\|^2.\\ \\ 如果单纯的使用MSE损失训练模型的话,常数项的改变并不...
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
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 ...
一个最简单的解决方法，就是把其中的 kl loss 改成平均熵的损失，约束assignment的平均概率为一个均匀...
kl散度正则项(kl loss)希望编码器生成的隐变量尽可能符合标准正态分布。 为什么呢?详情请查看其他博客的公式推导,因为本文主打一个简洁,公式就不再赘述。 大概也就是下面这个图: 2.4 代码实现 这是pytorch里面的代码实现过程: classVAE(nn.Module):def__init__(self):super(VAE, self).__init__() ...
2)KL 散度: 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) ...