nn.KLDivLoss

【KL散度】stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss用法解析

散度的实现有很多种耶，一时就地懵圈，各处查阅资料，终于理解了，主要从代码实现和公式的角度，整理记录一下神奇的stats.entropy、special.rel_entr、special.kl_div、F.kl_div与nn.KLDivLoss
风巽·剑染春水·2024-01-04 09:08

nn.KLDivLoss,nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss

KLloss：https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/128974654https://pytorch.org/docs/stable/nn.html1.nn.L1Loss1.1公式L1Loss:计算预测x和目标y之间的平均绝对值误差MAE,即L1损失：loss=1n∑i=1,...n∣xi−yi∣loss=\frac{1}{n}\sum
@BangBang·2023-11-20 08:26

PyTorch学习笔记：nn.KLDivLoss——KL散度损失

PyTorch学习笔记：nn.KLDivLoss——KL散度损失torch.nn.KLDivLoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean',log_target
视觉萌新、·2023-03-28 23:41

js散度计算公式

defjs_div(p_output,q_output,get_softmax=True):KLDivLoss=nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')ifget_softmax
小女孩真可爱·2022-12-13 09:03

关于pytorch nn.KLDivLoss()损失计算loss值为负数的原因

设p(x)、q(x)是离散随机变量X的两个概率分布，则p对q的KL散度是:在pytorch中，nn.KLDivLoss()的计算公式如下：上图y为标签，x为预测值，则pytorch应该以如下代码使用lossfunc
L888666Q·2022-09-23 07:09

nn.KLDivLoss

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空间；所以K-L散度值实际是看log(p(x))-log(q(x))的差值
咕噜咕噜day·2020-09-11 22:22
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