SQ由于是将Token中的元素量化到常量，所以显而易见他的量化loss会比VQ高，但是SQ他因为简单，所以收敛...
所以这个detach对于变量x虽然对x不求导,但是计算其他变量时候参与计算. 很早之前,在RVQ那篇文章里说到过,VQ-VAE中是通过在codebook中选择欧式距离最近的embedding对应的index作为离散token的。即其中涉及到argmin操作,该操作是不可导的。因此重建loss的梯度是无法传递到encoder网络的。 如果我们写成 loss= torch.mean((...
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...
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...
Tutorial: Deriving the Standard Variational Autoencoder (VAE) Loss Function.Stephen G. Odaibo
KL散度 KL散度: 多元分布到一元 对于各分量相互独立的多元分布: KL散度可以分解为边缘分布的KL散度之和: 所以,我们把注意力集中在一维分布间KL散度的计算上。 正态分布 贝叶斯神经网络中,正态分布常用作变分分布和先验分布。 KL散度为: 详细推导-VAE中的例子... ...
Learning disentangled representations with variational autoencoders (VAEs) is often attributed to the regularisation component of the loss. In this work, we highlight the interaction between data and the reconstruction term of the loss as the main contributor to disentanglement in VAEs. We show tha...
3 changes: 2 additions & 1 deletion 3 src/models/vae/vae.py @@ -106,7 +106,8 @@ def vae_loss(self, x_recon, x, mu, logvar): """ # Reconstruction loss recon_loss = nn.functional.binary_cross_entropy(x_recon, x) recon_loss = nn.functional.mse_loss(x_recon, x, reduction...
smooth_l1_loss = False, temperature = 0.9, straight_through = False, kl_div_loss_weight = 0.1 kl_div_loss_weight = 0. ): super().__init__() assert log2(image_size).is_integer(), 'image size must be a power of 2' @@ -121,6 +122,7 @@ def __init__( self.encoder =...
盛一鸣目前担任上海纺投贸易有限公司、上海国际棉花交易中心股份有限公司等7家企业法定代表人,同时在7家企业担任高管,包括担任上海纺投贸易有限公司董事长,总经理,上海国际棉花交易中心股份有限公司董事长,总经理;二、盛一鸣投资情况:目前盛一鸣是3家企业最终受益人,包括其在投资上海朗绅服饰有限公司最终收益股份为0%,...