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 ...
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...
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...
loss_norm = loss_KLD(mu, sigma) loss = loss_re + loss_norm#计算平均损失,设置进度条test_loss += loss.item() test_nsample += bs e.set_postfix({'loss':test_loss/test_nsample})#每个epoch记录总损失loss_history['eval'].append(test_loss/test_nsample)#展示效果#按标准正态分布取样来自造...
修改为：pythonCopy code KLD = -0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu.pow(2) - (log_var....
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__": ...
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 ...
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: model_params: name: 'NumeraiHistogram of KL divergence (left) and mean-squared reconstruction lossVAE' ...
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: ...