Pytorch之KLDivLoss

原创 已于 2022-07-14 13:47:39 修改 · 3k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #python #机器学习

于 2022-07-14 13:37:02 首次发布

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

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
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
热门推荐
咕噜咕噜
01-18 3万+
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 1076
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 9097
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
12-21 3730
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
m0_47105444的博客
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
L888666Q的博客
08-15 6246
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。
ptorch中的nn.KLDivLoss：KL散度损失
zly_Always_be的博客
03-23 1183
ptorch中的nn.KLDivLoss：KL散度损失
nn.KLDivLoss(2)
FY_2018的博客
07-09 728
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值