上边的代码就是 VAE LOSS FUNCTION 的核心了,先看它返回的东西以及 training step 是如何使用的,显然 training step 只用了它返回的字典的 loss 部分,其余的都扔了。 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
例如,如果 q(z|x;\phi) 全部集中到了一个点 z_0,即 q(z|x;\phi)=\delta(z_0),(这里的\delta是Dirac分布),第一项reconstruction error就变成了\log p(x|z_0;\theta) ,此时模型忽略了隐变量 z,而是用单点 z_0 定义的分布作为 x 的边缘分布,这样一来 x 就与隐变量 z 完全无关(此时 p(x,...
VAE结合了编码器和解码器的结构，但与传统Autoencoder不同，VAE在编码器阶段输出的不再是确定的隐空间表示，而是一个分布。通过引入噪声，VAE能够在给定输入和隐空间分布之间产生连续的变换，从而生成与输入数据相似但有所不同的新样本。Loss Function：VAE的loss function不再只是简单的均方误差，而是以证据...
VAE的Loss Function包含重建Loss和KL散度，平衡重建与生成。通过优化Loss Function，VAE实现概率密度估计问题转化为函数逼近问题，使用隐变量模型将简单分布映射到复杂分布。最大化似然估计时，引入边际似然与模型证据。证据下界（ELBO）作为优化目标，其计算包含重建损失与KL散度。ELBO同时优化重建与生成能力。解...
loss = loss_function(recon_batch, imgs, mu, logvar) loss.backward() train_loss += loss.item() optimizer.step() print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}] Loss: {train_loss / len(train_loader.dataset):.4f}") # 生成一些样本并展示 ...
the training data to PyTorch tensors X_train = torch.from_numpy(X_train).to(device) # Create the autoencoder model and optimizer model = VAE() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Define the loss function criterion = nn.MSELoss(reduction=...
Computes the VAE loss function. KL(N(\mu, \sigma), N(0, 1)) = \log \frac{1}{\sigma} + \frac{\sigma^2 + \mu^2}{2} - \frac{1}{2} :param args: :param kwargs: :return: """recons=args[0]input=args[1]mu=args[2]log_var=args[3]kld_weight=kwargs['M_N']# Account...
传统AE的loss函数着重于输入和输出的点对点重构，而VAE则引入了新的思路。VAE的loss function不再只是MSE，而是以证据下界(ELBO)的形式出现，包括重构损失和KL散度。重构损失确保解码器生成的样本与原始输入接近，而KL散度则促使编码器输出的分布更接近预设的分布，如标准高斯分布。在VAE中，隐空间不再是一...
VAE的训练目标是最大化Evidence Lower Bound，即重构损失与编码器输出分布与标准高斯分布一致性的平衡点。这使得VAE的loss function结合了重构误差和分布一致性，从而学习到更接近期望值的隐空间分布，如标准正态分布。生成能力的灵活性：通过引入噪声并采样，VAE能够在隐空间中探索并生成多样性的输出。这种...
loss function设计 那么和常规的自编码器一样,vae里的一个loss function是reconstruction loss,这个就不多说了。 另外一个是kl loss,图片来源:https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73 说白了,这玩意儿就是一个正则项,强制vae的encoder对每个input的sample所产生的mea...