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...
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 DIVERGENCE LOSS 即 K...
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((...
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；
The BCE loss is averaged over the batch dimension, but KL is averaged over both batch and image pixel dimension. I hope to know the reason for this. I tried both averaging the BCE loss over both dimensions averaging the KL loss just over...
完全可以 看这个回答Weibo Mao：VAE中的损失函数-impact of the loss function和这篇文章 LOG HYPERBOLIC...
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... ...
If I change https://github.com/pytorch/examples/blob/master/vae/main.py#L60 from .sigmoid() to .tanh(), and https://github.com/pytorch/examples/blob/master/vae/main.py#L74 from BCE to MSE, will that make this VAE to try a Gaussian Reconstruction and work for [-1, 1]? I would ...