是否您正在使用自动编码器，并且在损失中有KL发散项？在（Beta-）VAE中，损失为Loss = MSE + beta *...
多目标优化，可能总损失下降方向但是某一损失会上升；学习率太大并且batchsize太小；
也就是现在我们已经知道如何去算LOSS了，而且知道数学本质是什么，但是最初的那个问题还没有解决，也就...
那么这就是 Loss 函数公式中的第二部分。 与第二部分相比,Loss 函数的第一分部 Cross Entropy 函数的计算就显得技巧性很强了。我们任然采用采样方法来计算 E_{z\sim Q}[logP(X|z)] ,但是为了得到一个好的结果,需要大量的采样,但是这里有一 trick ,我们可以使用 随机梯度下降算法(SGD),每次只进行一个采样...
直觉上来想,当decoder还没有训练好时(重构误差远大于KL loss),就会适当降低噪声(KL loss增加),使得拟合起来容易一些(重构误差开始下降);反之,如果decoder训练得还不错时(重构误差小于KL loss),这时候噪声就会增加(KL loss减少),使得拟合更加困难了(重构误差又开始增加),这时候decoder就要想办法提高它的生成能力了。
VAE的损失函数由重构损失(reconstruction loss)和正则化(regularization)项构成。重构损失(reconstruction loss)捕获了VAE是否能够重建出原始输入的能力,VAE从输入编码活动(encoder)的估计的分布(distribution)中抽样一个新的编码,将这个编码送到解码器(decoder),解码器将编码映射回原始输入,所以重构损失是测量解码器重建能力...
我们可以让网络自己来做这个决定,非常简单,我们只需要将这两者都做一个loss,然后在将他们求和作为总的loss,这样网络就能够自己选择如何才能够使得这个总的loss下降。另外我们要衡量两种分布的相似程度,如何看过之前一片GAN的数学推导,你就知道会有一个东西叫KL divergence来衡量两种分布的相似程度,这里我们就是用KL ...
同样的,不同的损失函数也会导致 VAE 生成不同质量的图片。在第三节的最后一段我们提到过,Reconstruction loss 希望输出和输出保持相同,而 KL loss 在原有的基础上引入了一定的噪声。因此,我们可以通过修改两个损失函数的权重,来控制不同的损失函数对输出的影响程度。在 0.1*MSE + 0.9*KL 0.9*MSE + 0.1*KL ...
,不用加激活函数)即可。VAE的训练过程在上面的结构图中也有体现: ①输入 ②神经网络输出该 对应的 的 和 ③从 中采样某个 ,将其送入表示 的decoder,得到输出 ④计算loss,并优化 VAE loss 有前面的推导可知,我们希望优化的目标是最大化下式: ...