$$ \text{Reconstruction Loss} = | x - \hat{x} |^2 $$ 在实际应用中,也可以使用其他形式的重构误差,如交叉熵等,具体取决于数据的类型和编码方式。 2.2 KL散度 KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异。在 VAE 中,我们希望潜在空间中的分布(通常是高斯分布)接近标准正态分布 $N(0, I)$。因此,KL散度
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...
从公式上看,两者对于第二个 LOSS 的解释似乎完全不相同,图 b 中的 loss 是一个含指数的表达式。但是仔细思考之后你会发现其实两图是完全等价的,这两个看似不同的 loss 也完全是在做同一件事情,那就是尽可能最小化噪音。 最小化噪声 如图b,为了给编码添加合适的噪音,编码器会输出两个编码,一个是原有编码m...
vae loss公式 在变分自编码器(VAE)中,重构损失(reconstruction loss)和KL散度损失(KL divergence loss)是两个主要的损失函数。 重构损失通常表示为L_{recon},其计算公式为x - x'_2^2,其中x是原始输入,x'是编码器输出的重建输入。 KL散度损失表示为L_{KL},其计算公式为D_{KL}(N(μx, σx) N(0, 1...
所谓的dfc就是deep feature consistent，原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss, we ...
VAE的损失函数分为两部分:重构损失(reconstruct loss)以及KL散度正则项(kl loss)。 重构损失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。 KL散度正则项对应模型训练过程希望达成的另一个目的,也...
大佬们,我有个疑问,我这几天在训练VAE边分子编码器的时候遇到了一个问题,那就是损失函数为nan。经过我的排查,发现是在计算输出的正态分布与标准正态分布之间的KL散度的时候出现了inf,因为计算公式里有log方差,导致如果方差为0,此项输出为inf,进一步导致loss为inf。我的解决方法是对每个方差都加上1e-5作为偏置...
我发现问题出在损失函数上,把它改回一个内置的mse,结果和之前看到的一样快。我使用的vae_loss实现与许多教程中看到的大致相同: reconstruction_loss = recon_loss(y_truedimension return total_loss 当监控GPU使用率时,我意识到它们被很好地利用了,然后在每个时期之后下降到 浏览1提问于2019-09-06得票数 0 ...
为了让输出和输入尽可能像,所以要让输出和输入的差距尽可能小,此部分用MSELoss来计算,即最小化MSELoss。 训练过程中,如果仅仅使输入和输出的误差尽可能小,那么随着不断训练,会使得σσ趋近于0,这样就使得VAE越来越像AE,对数据产生了过拟合,编码的噪声也会消失,导致无法生成未见过的数据。因此为了解决这个问题,我...
return {'loss': total_loss} 结果 在训练模型后,生成的数据与原始温度数据的季节性/昼夜概况和自相关性相匹配。 总结 构建生成式时间序列建模技术是一个关键领域,其应用远不止于模拟数据。我们这个方法可以适用于数据插补、异常检测和预测等应用。 通过使用一维...