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,对应的目标是使vae生成的结果和输入尽可能相似,具体的原理基本类似于最小二乘拟合的原理来衡量误差。 kl散度正则项相较于MES l...
μ(x),σ^2(x) 是输入为x、输出分别为均值和方差的神经网络,其中μ(x) 就起到了类似 encoder 的作用。 既然假定了高斯分布,那么 KL 散度这一项就可以先算出来: 这就是KL loss。 生成模型近似 现在只剩生成模型部分 q(x|z) 了,该选什么分布?论文 Auto-Encoding Variational Bayes 给出了两种候选方案:伯...
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...
往往交叉熵比均方误差做loss函数好 1.均方差求梯度太小,在深度网络中,随着网络变深,会出现梯度消失,即梯度饱和问题,因此交叉熵做loss函数比较好。 2.均方误差是一个非凸的函数,cross-entropy是一个凸函数。 如两个高斯分布 的KL散度KL(p1||p2)如下: 当其中一个是标准正太分布时, 多维高斯KL散度 AE是由编码...
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。
最终,ELBO loss 由上述两个损失函数组成,系数为 α和β: 简单来说,这里的 Reconstruction loss 是用来让 decoder 的输出 Y 和输入 X 尽可能相似。而 KL loss 希望隐变量空间可以符合标准的正态分布,但实际 X 的分布其实并不是标准的正态分布,也就是说 KL loss 会让输出 Y 具有多样性,与输入 X 产生一部...
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...
_loss = -log_lik_normal_sum(values, reconstructed, self.noise_log_var)/INPUT_SIZEseasonal_z_mean, seasonal_z_log_var, _ = self.prior(seasonal)kl_loss_z = kl_divergence_sum(z_mean, z_log_var, seasonal_z_mean, seasonal_z_log_var)/...
散度损失计算kl_loss=-0.5*tf.reduce_mean(z_log_var-tf.square(z_mean)-tf.exp(z_log_var)+1)vae.add_loss(kl_loss)returnvae# 样本生成函数defsampling(args):z_mean,z_log_var=args batch=tf.shape(z_mean)[0]dim=tf.shape(z_mean)[1]epsilon=tf.keras.backend.random_normal(shape=(batch,...
kl_loss = 1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var) kl_loss = K.sum(kl_loss, axis=-1) kl_loss *= -0.5 vae_loss = K.mean(reconstruction_loss + kl_loss) vae.add_loss(vae_loss) vae.compile(optimizer='adam') ...