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 1 #!/usr/bin/env python3 2 # -*- coding: ut...
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 main.py 编...
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import backend as K def vae_loss(recon_loss_weight=1.0): def loss_function(y_true, 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...
defloss_function_original(recon_x,x,mu,logvar):BCE=F.binary_cross_entropy(recon_x,x.view(-1,784),reduction='sum')# 0.5 * sum(1 + log(sigma^2) - mu^2 - sigma^2)KLD=-0.5*torch.sum(1+logvar-mu.pow(2)-logvar.exp())returnBCE+KLD 这里可能产生的几个疑问如下: loss function能否...
LOSS FUNCTION 先把这些参数按照原始的顺序解构造(如果能稍微明确一点,用个字典比用数组易读一些,或者用个对象简单封装一下),拿到了这些开始算了。 recons = args[0] input = args[1] mu = args[2] log_var = args[3] kld_weight = kwargs['M_N'] # Account for the minibatch samples from the da...
w为kld_loss项系数。实现过程见代码82-85行。 重参数技巧:直接从编码器Encoder输出的分布中采样难以实现,但我们知道其均值mu和标准差std,于是我们从标准正态分布中采样得到Z',Z = mu + Z' * std计算得到Z,等价于从输出分布中进行采样得到Z。实现过程见代码63-66行。
KL散度(Kullback–Leibler divergence,缩写 KLD)是一种统计学度量,表示的是一个概率分布相对于另一个概率分布的差异程度,在信息论中又称为相对熵(Relative entropy)设离散概率空间Z上有两个概率分布 P和Q,那么Q相对于Q的KL散度定义如下:对于连续型随机变量,设概率空间X上有两个概率分布P和Q,其概率密度...
kld_loss = torch.mean(-0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu ** 2 - log_var.exp(), dim = 1), dim = 0) 原始VAE 配置如下所示: model_params: name: 'NumeraiHistogram of KL divergence (left) and mean-squared reconstruction lossVAE' ...
def loss_function(recon_x, x, mu, log_var): BCE = F.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1, 784), reduction='sum') KLD = -0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu.pow(2) - log_var.exp()) return BCE + KLD 然后训练若干代。然后将目光集中在decoder上。既然先验是隐变量服从2维...
recons_loss=F.mse_loss(recons,input)kld_loss=torch.mean(-0.5*torch.sum(1+log_var-mu**2-log_var.exp(),dim=1),dim=0) 原始VAE 配置如下所示: 代码语言:javascript 复制 model_params:name:'NumeraiHistogram of KL divergence (left) and mean-squared reconstruction lossVAE'in_channels:1191latent...