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...
可以这样理解mini-batch,一般来说,神经网络是一个数据(当然这里是一个图像,多维数据)送进来,然后神经网络向前传播,就是输入数据乘权重参数的值再相加送进激活函数,输出给下个层,一直到最后输出,LOSS FUNCTION开始算LOSS值,根据LOSS值和输出的依赖路径,一路反向算梯度(一般将新的梯度值累加到原有参数变量的梯度属性...
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...
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...
KL Loss推导 先导知识 连续随机变量下KL散度公式: KL(P∥Q)=∫P(x)logP(x)Q(x)dxKL(P‖Q)=∫P(x)logP(x)Q(x)dx 连续随机变量下期望公式: 设连续型随机变量XX的概率密度函数为f(x)f(x),且积分绝对收敛,则期望为: E(X)=∫∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞∞xf(x)dx ...
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...
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...
gradients = tape.gradient(total_loss, self.trainable_variables) self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.trainable_variables)) 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。
Reconstruction loss 定义为: 最终,ELBO loss 由上述两个损失函数组成,系数为 α和β: 简单来说,这里的 Reconstruction loss 是用来让 decoder 的输出 Y 和输入 X 尽可能相似。而 KL loss 希望隐变量空间可以符合标准的正态分布,但实际 X 的分布其实并不是标准的正态分...