它的loss 包含了两个部分,一个是重构loss,就是普通的自编码器使用的LOSS,MSE,比较输入图像和重构图像的均方差;一个是KL DIVERGENCE LOSS 即KL散度带来的 LOSS。 KL LOSS 来自权重 kld_weight 和 kld_loss 的乘积。先看 kld_loss: kld_loss = torch.mean(-0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu ** 2 ...
def vae_loss(recon_x, x, mu, logvar): # 重构误差使用二元交叉熵 BCE = nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x, x, reduction='sum') # KL散度计算 KLD = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp()) return BCE + KLD 3.4 数据预处理与加载 使用MNIST数据集作为示例...
代码表示: # KLD = torch.sum(torch.exp(sigma) - (1 + sigma) + torch.pow(m, 2))KLD = 0.5 * torch.sum(torch.pow(m, 2) +torch.pow(sigma, 2) -torch.log(1e-8 + torch.pow(sigma, 2)) - 1) / (realimage.size(0)*28*28) 问题2:训练结过中开始时生成一个近似成功的图像,但是...
def vae_loss(recon_x, x, mu, logvar): """ 计算VAE的总损失 :param recon_x: 重构后的图像 :param x: 原始图像 :param mu: 潜在变量的均值 :param logvar: 潜在变量的对数方差 :return: 总损失值 """ BCE = reconstruction_loss(recon_x, x) KLD = kl_divergence(mu, logvar) return BCE ...
为了让生成样本接近原始数据,最终loss是样本与真实数据相似度和潜变量与标准高斯分布相似度之和。 生成样本和真实数据相似度可以通过mse计算。 潜变量与标准高斯分布相似度可以通过KL散度计算。 下面是两个高斯分布计算KL散度的推导: 设其中一个为标准高斯函数: ...
loss = recon_loss + KLD 三、VAE的实际应用 图像生成:VAE能够学习图像数据的分布,并生成新的、逼真的图像。这在艺术创作、数据增强等领域有广泛应用。 数据压缩:通过编码器和解码器的设计,VAE可以实现数据的高效压缩和解压缩,尤其适用于需要快速处理大量图像或视频数据的场景。 异常检测:VAE可以学习正常数据的分布,...
return BCE + KLD # 训练过程 def train(model, train_loader, optimizer, epoch): model.train() train_loss = 0 for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader): data = data.to(device) optimizer.zero_grad() recon_batch, mu, logvar = model(data) ...
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 = (0.5* torch.sum(mu **2+ (log_var) - log_var -1,1),0)# 分布损失,正态分布与标准正态分布的KL散度 returnrecons_loss + w * kld_loss# 最终损失由两部分组成,其中分布损失需要乘上一个系数w if__name__ =="__main__": ...
修改为：pythonCopy code KLD = -0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu.pow(2) - (log_var....