Pytorch之KLDivLoss

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理论基础

KL散度：衡量两个概率分布之间的相似性，其值越小，概率分布越接近。公式表达如下。

D K L ( P ∥ Q ) = ∑ i = 1 N [ p ( x i ) log ⁡ p ( x i ) − p ( x i ) log ⁡ q ( x i ) ] = ∑ i = 1 N [ p ( x i ) log ⁡ p ( x i ) log ⁡ q ( x i ) ] \begin{aligned} D_{K L}(P \| Q) & =\sum_{i=1}^{N}\left[p\left(x_{i}\right) \log p\left(x_{i}\right)-p\left(x_{i}\right) \log q\left(x_{i}\right)\right] \\ & = \sum_{i=1}^{N}\left[p\left(x_{i}\right) \frac{\log p\left(x_{i}\right)}{\log q\left(x_{i}\right)} \right] \end{aligned} DKL​(P∥Q)​=i=1∑N​[p(xi​)logp

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使用Pytorch实现KL散度
weixin_52250664的博客
04-09 2346
Kullback-Leibler（KL）散度是衡量两个概率分布之间差异的一种方法。对于离散型随机变量，KL散度定义为一个分布相对于另一个分布的期望信息增益。
PyTorch学习笔记：nn.KLDivLoss——KL散度损失
qq_50001789的博客
02-10 2万+
PyTorch学习笔记：nn.KLDivLoss——KL散度损失
pytorch 笔记：KLDivLoss
qq_40206371的博客
10-28 1195
对于具有相同形状的张量 ypred​ 和 ytrue（ypred​ 是输入，ytrue​ 是目标），定义逐点KL散度为：为了在计算时避免下溢问题，此KLDivLoss期望输入在对数空间中。如果log_target=True，则目标也在对数空间。
Pytorch中KL loss
flyingluohaipeng的博客
11-26 4635
第三个参数reduction有三种取值，为 none 时，各点的损失单独计算，输出损失与输入（x）形状相同；为 mean 时，输出为所有损失的平均值；为 sum 时，输出为所有损失的总和。
nn.KLDivLoss
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KLDivLoss 作用： 用于连续分布的距离度量；并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用；用label_smoothing就采用这个； 公式： 公式理解： p(x)是真实分布，q（x）是拟合分布；实际计算时；通常p（x）作为target，只是概率分布；而xn则是把输出做了LogSoftmax计算；即把概率分布映射到log...
PyTorch损失函数（二）
学习记录
01-14 1388
nn.L1Loss是一个用于计算输入和目标之间差异的损失函数，它计算输入和目标之间的绝对值差异。reductionnonesummeannonesummean例如，如果输入是一个大小为的张量，目标是一个相同大小的张量，表示每个样本的类别标签，可以使用nn.L1Loss计算它们之间的绝对值差异。tensor(1.)这表示输入和目标之间的平均绝对值差异为1.0。
简单粗暴PyTorch之18个损失函数
qq_36642243的博客
08-18 3188
损失函数一、损失函数概念二、交叉熵损失函数三、NLL/BCE/BCEWithLogits Loss3四、其他损失函数 一、损失函数概念 损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异 损失函数(Loss Function)： ???????????????? = ????(????^, ????) 代价函数(Cost Function)： 目标函数(Objective Function)： ???????????? = ???????????????? + Regularization 二、交叉熵损失函数 三、NL
pytorch loss函数整理
darknight
03-03 1229
这时候如果用BCE Loss，图片里的每个像素都要去进行二分类，而绝大部分的像素都是负样本，所以会存在正负样本不平衡的问题。在许多实现中，将预测值 logits 和目标 targets 在计算Dice Loss的过程中除以一个缩放因子（如 1000 或 10000），通常是为了数值稳定性。在二分类问题中，每个样本的标签只有两种可能的状态，通常表示为 0（负类）和 1（正类）。Dice系数是一种用于评估两个集合的相似性的度量函数，取值范围在0到1之间，取值越大表示越相似。起作用，第二部分为 0。
（11）pytorch之损失函数
Ilove996
12-22 843
一、损失函数（衡量模型输出与真实标签的差异） 1.损失函数，代价函数，目标函数的区别： 损失函数：一个样本的差异 代价函数： 所有样本损失的均值 目标函数：obj=Cost+Regulaization（正则项：防止过拟合） 2 常用损失函数 a：nn.CrossEntropyLoss:nn.LogSoftmax()（数据归一化）与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算。 主要参数 weight：各类别的loss设置权值，每个类别的权值 ignore_index:忽略某个类别，不计算loss
Pytorch中的KL散度
曼车斯基的博客
07-16 2280
Pytorch中的KL散度。
【PyTorch】torch.nn.KLDivLoss() 函数：计算 Kullback-Leibler（KL）散度的损失函数
最新发布
彬彬侠的博客
03-14 1075
torch.nn.KLDivLoss是PyTorch中用于计算Kullback-Leibler（KL）散度的损失函数，用于衡量两个概率分布之间的差异。KL散度常用于自回归模型、变分自编码器（VAE）以及深度强化学习中。预测值q必须使用log_softmax，目标值p必须是概率分布。reduction="batchmean"是推荐的默认设置。适用于知识蒸馏、VAE、强化学习等任务。
loss函数之KLDivLoss
ltochange的博客
07-12 9096
KL散度 KL散度，又叫相对熵，用于衡量两个连续分布之间的距离，公式如下： DKL(p∥q)=∑i=1Np(xi)⋅(log⁡p(xi)−log⁡q(xi))D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N} p\left(x_{i}\right) \cdot\left(\log p\left(x_{i}\right)-\log q\left(x_{i}\right)\right)DKL​(p∥q)=∑i=1N​p(xi​)⋅(logp(xi​)−logq(xi​)) KLDivLoss KL算散
Pytorch nn.KLDivLoss, reduction=‘none‘|‘mean‘|‘batchmean‘详解
Chenglin(Ben) Yu's Miracle
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Pytorch nn.KLDivLoss, reduction=‘none’|‘mean’|'batchmean’详解 先看下官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.KLDivLoss.html 然后运行下这个例子 import torch import torch.nn as nn if __name__ == '__main__': x = torch.tensor([[0.1,0.3,0.6],
KLDivLoss学习
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05-03 2068
参照pytorch官网教程，了解了一下KL散度的调用方法，做个记录。 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.KLDivLoss.html 计算公式： 而调用代码时torch.nn.KLDivLoss和F.kl_div是一样的，前者是一个类，在实现方法里调用了后者方法。 To avoid underflow issues when computing this quantity, this loss expects the argument
pytorch kl散度学习笔记
jacke121的专栏
04-07 3608
import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F if __name__ == '__main__': x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]]) # x = F.log_softmax(x) x = F.softmax(x_o, dim=1) y = F.softmax(y...
关于pytorch nn.KLDivLoss()损失计算loss值为负数的原因
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KL散度，又叫相对熵，用于衡量两个分布（离散分布和连续分布）之间的距离。
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ptorch中的nn.KLDivLoss：KL散度损失
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import torch import torch.nn as nn import numpy as np # ----------------------------------- KLDiv loss loss_f = nn.KLDivLoss(size_average=False, reduce=False) loss_f_mean = nn.KLDivLoss(size_average=True, reduce=Tru...
KLDivLoss求梯度
01-18
### PyTorch 中 KLDivLoss 的梯度计算 为了计算 `KLDivLoss` 的梯度，在 PyTorch 中可以按照如下方法操作： 首先定义两个分布 P 和 Q，其中 P 是真实标签的概率分布而 Q 是模型预测的概率分布。由于 KL 散度是不对称的[^2]，因此需要确保输入顺序正确。 ```python import torch import torch.nn.functional as F # 假设这是真实的概率分布 (log probabilities) target = torch.tensor([0.1, 0.4, 0.5], dtype=torch.float).log() # 这是从模型得到的预测概率分布 (log probabilities) preds = torch.randn(3, requires_grad=True) # 定义并计算 KLDivLoss loss_fn = F.kl_div(preds, target.softmax(dim=-1), reduction='batchmean') ``` 接着通过反向传播来获取关于参数的梯度。这里需要注意的是，当调用 `.backward()` 方法时，默认情况下会释放用于构建动态图的历史记录以节省内存；如果希望多次执行反向传播，则应设置 `retain_graph=True` 参数[^1]。 ```python # 反向传播计算梯度 loss.backward(retain_graph=True) # 打印预测值对应的梯度 print(f'Gradients of predictions:\n{preds.grad}') ``` 上述代码展示了如何利用 PyTorch 来实现对 `KLDivLoss` 梯度的计算过程。在这个过程中，重要的一点是要保证目标变量是以对数形式给出的真实概率分布，并且预测值也需要转换成相应的对数空间中的表示形式以便于后续处理。
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