vae损失函数公式vae 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...
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...
vae的loss函数为两项,重构损失(reconstruct loss)以及kl散度正则项(kl loss),分别对应模型训练过程希望达成的两个目的。 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...
VAE的损失函数包括两个部分:重构损失和KL散度损失。 重构损失(Reconstruction Loss):用于衡量重构样本与原始样本之间的差异。在Keras中,通常使用均方误差(Mean Squared Error)或二进制交叉熵(Binary Cross Entropy)作为重构损失函数。 KL散度损失(KL Divergence Loss):用于测量潜在空间(latent space)与标准正态分布之间的...
torch.randn_like(std)returnmu+eps*stddefforward(self,x):mu,logvar=self.encoder(x)z=self.reparameterize(mu,logvar)x_reconstructed=self.decoder(z)returnx_reconstructed,mu,logvar# 定义损失函数defloss_function(x,x_reconstructed,mu,logvar):BCE=nn.functional.binary_cross_entropy(x_reconstructed,x,...
在推导VAE的损失函数时我们定义了: KL(p(x,z)||q(x,z))=∫∫p(x,z)lnp(x,z)q(x,z)dzdx =∫∫p(z|x)p~(x)lnp(z|x)p~(x)q(x|z)q(z)dzdx 通常来说,我们会假设q(z)是标准正态分布,p(z|x),q(x|z)是条件正态分布,然后代入计算,就得到了普通的VAE的loss。
总结，损失函数的计算有两个部分，一个是decoder输出的重构误差（这里以L2 loss为例子），另一项是隐蔽...
损失函数=重构loss+KL散度,一开始重构比较大,主要降低第一项,那么第二项就会相对升高,不用服从正态分布,主要管理均值而不管方差了。 随着训练进行,重构损失下降,KL相对来说上升,在均值降低的同时增大方差,就能够学习到每个样本特征,而不是学一个普遍特征。
3.损失函数 VAE 生成图片的性能可以通过 evidence lower bound(ELBO) loss 来评估,该损失由Reconstruction loss 和 Kullback–Leibler loss(KL loss)组成。Reconstruction loss 用于计算生成的数据与原始数据的相似程度,而 KL loss 作为一个额外的 loss,用于测量一般正态分布与标准正态分布的差异,也就是均值和方差之间...
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...