KL散度 pytorch实现

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KL散度是衡量两个概率分布P和Q差异的度量。本文介绍了KL散度的概念，并提供了PyTorch中计算KL散度的API用法，包括参数如input、target、reduction等的解释。

KL散度 KL Divergence

D K L D_{KL} DKL​ 是衡量两个概率分布之间的差异程度。

考虑两个概率分布 P P P, Q Q Q（譬如前者为模型输出data对应的分布，后者为期望的分布），则KL散度的定义如下：
D K L = ∑ x P ( x ) l o g P ( x ) Q ( x ) D_{KL} = \sum_xP(x)log\frac{P(x)}{Q(x)} D

最低0.47元/天 解锁文章
使用Pytorch实现KL散度
weixin_52250664的博客
04-09 2602
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中的KL散度详解torch.nn.functional.kl_div
jinyi763776890的博客
06-12 1万+
F.kl_div是 PyTorch 中的一个函数，用于计算两个概率分布之间的 Kullback-Leibler (KL) 散度。KL 散度是一种非对称的测量，用于衡量两个概率分布的相似度。如果两个分布完全相同，KL 散度为零；否则，KL 散度为一个正数。在 PyTorch 中，F.kl_div的输入是两个张量，其中第一个张量的每个元素应该是第二个张量对应元素的对数概率。因此，F.kl_div的输入应该满足下面的条件：第一个输入张量input：这个张量的元素应该是第二个张量对应元素的对数概率，即。
【深度学习】pytorch计算KL散度、kl_div
kiong_的博客
04-10 1887
这里有一些细节需要注意，第一个参数与第二个参数都要进行softmax(dim=-1)，目的是使两个概率分布的所有值之和都为1，若不进行此操作，如果x或y概率分布所有值的和大于1，则可能会使计算的KL为负数。（至于为什么，大概是为了方便pytorch的代码组织，pytorch定义的损失函数都调用handle_torch_function函数，方便权重控制等），才能得到正确结果。其中kl_div接收三个参数，第一个为预测分布，第二个为真实分布，第三个为reduction。假设y为真实分布，x为预测分布。
PyTorch中计算KL散度详解
qq_45802280的博客
11-22 1万+
首先简单介绍一下KL散度（具体的可以在各种技术博客看到讲解，我这里不做重点讨论）。从名称可以看出来，它并不是严格意义上的距离（所以才叫做散度~），原因是它并不满足距离的对称性，为了弥补这种缺陷，出现了JS散度（这就是另一个故事了…）DKL(P∣∣Q)=∑i=1Npilog⁡piqi=∑i=1Npi∗(log⁡pi−log⁡qi)DKL(P∣∣Q)=i=1∑N​pi​log。
pytorch KL散度学习
qq_45589658的博客
07-21 1万+
pytorch官方文档中给出了说明 下面是在学习过程中需要注意的： KL散度计算公式 KL(p∣∣q)=∑P(x)log(P(X)Q(x))KL(p||q) =\sum{P(x)log(\frac{P(X)}{Q(x)})}KL(p∣∣q)=∑P(x)log(Q(x)P(X)​) 其中P(x)P(x)P(x)是真实的分布，是目标；Q(x)Q(x)Q(x)是拟合分布，是想要改变的分布。KL散度值越小，分布越接近。 性质 KL散度值 ≥\geq≥ 0，当P(x)=Q(x)P(x) = Q(x)P(
精选资源
Python 计算机视觉中KL散度的实现及应用（含完整的程序和代码详解）
10-21
文章提供了详细的KL散度计算方法和PyTorch框架下的实现步骤，涵盖数据准备、模型设计、训练、评估和可视化等内容。此外，还设计了基于PyQt5的GUI界面，使用户能够选择数据文件、设置模型参数，并查看预测结果。 适合...
α-大地偏斜散度：PyTorch中的KL散度近似实现
资源摘要信息:"geodesical_skew_divergence: PyTorch实现的α-大地偏斜散度" 本资源的介绍涉及到机器学习和统计学中的重要概念——散度的计算及其应用。在这里，我们重点解读“α-大地偏斜散度”(α-Geodesical ...
Pytorch复习笔记--KL散度的计算
牵一只蜗牛去散步
02-24 1184
一般情况下，Q 和 P 都需要经过 softmax() 操作以保证概率和 1，Q还需要进行 log() 操作；torch.nn.KLDivLoss() 的第一个参数为预测概率分布 Q，第二个参数为真实概率分布 P；KL 散度可用于衡量两个概率分布之间的相似性，两者越相似，其 KL 散度越小；KL 散度可用于多模态对比学习当中，用于比较两个模态之间的相似性；P 表示真实概率分布，Q表示预测概率分布；3--Pytorch实现。
【PyTorch】torch.nn.KLDivLoss() 函数：计算 Kullback-Leibler（KL）散度的损失函数
彬彬侠的博客
03-14 1375
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。
Pytorch中的KL散度
曼车斯基的博客
07-16 2321
Pytorch中的KL散度。
通俗理解交叉熵和KL散度(包括标签平滑的pytorch实现)
cdLiang的博客
02-24 3678
本文介绍了熵、信息量、交叉熵、KL散度，通俗易懂。并给出pytorch中torch.nn.CrossEntropyLoss，NLLLoss()，torch.nn.KLDivLoss的使用。利用pytorch实现了一个基于标签平滑的KL损失。
[pytorch]关于KL散度的计算
condom10010的博客
03-14 798
KL散度
Pytorch中KL loss
flyingluohaipeng的博客
11-26 4888
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。
PyTorch学习笔记：nn.KLDivLoss——KL散度损失
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qq_50001789的博客
02-10 2万+
PyTorch学习笔记：nn.KLDivLoss——KL散度损失
深入解析KL散度在PyTorch中的应用与误区
最新发布
m0_74337424的博客
08-06 418
本文探讨了PHP文件上传绕过机制与服务器配置的关系，通过实例说明如何通过.php.png文件执行PHP代码。文章分析了PHP文件上传脚本的漏洞，指出仅检查扩展名的不足，并演示了Apache服务器配置如何决定文件是否作为PHP执行。关键点包括：使用FilesMatch指令的正则匹配特性、服务器配置对安全的影响，以及防范建议（验证真实文件类型、安全命名策略等）。文章强调开发者和管理员需同时关注代码和服务器配置，才能有效防范文件上传安全风险。
KL散度介绍
Tony Wey的博客
09-28 3081
KL散度用于测量。
pytorch中的kl divergence计算问题
wwyy2018的博客
09-28 2万+
偶然从pytorch讨论论坛中看到的一个问题，KL divergence different results from tf，kl divergence 在TensorFlow中和pytorch中计算结果不同，平时没有注意到，记录下 kl divergence 介绍 KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵，是描述两个概率分布 P 和 Q 差异的一种方法。计...
论文复现：KL散度
llf000000的博客
04-15 777
在统计学意义上来说，KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度。若两者差异越小，KL散度越小，反之亦反。当两分布一致时，其KL散度为0。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种。更简单的、近似的分布。
【KL散度原理与实现】
雪丫头的博客
03-30 1968
1. 定义 KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵（relative entropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。 2. 特点 它是非对称的，这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P)。 3. 意义 特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。KL散度在信息论中有自己明确的物理意义，它是用来度量使用基于Q分布的编码来编码来自P分布的样本平均所需的额外的Bit个数。 而其
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