kl_divergence = beta * K.sum(K.log(K.constant(0.1) + K.constant(0.9) * K.constant(0.1) / activations)

时间: 2023-11-01 07:49:56 浏览: 182
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hinghao.zip_K._相对熵_聚类 pso

这段代码是计算 KL 散度的，其中 beta 是一个超参数，K 是 Keras 的 backend。KL 散度是两个概率分布之间的距离度量，常用于衡量生成模型生成的样本与真实样本之间的差距。公式中的 activations 是生成模型生成的样本的概率分布，而 K.constant(0.1) 和 K.constant(0.9) 分别是真实样本的概率分布中某个类别的概率和其他类别的概率。这里使用了一个常数 0.1 来平滑计算，避免分母为 0。
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这里的divergence指的是Kullback-...它的定义是：KL（P，Q）= ∑P（i）log（P（i）/Q（i））。在这里，div是一个张量，用于表示两个函数（y和x）的KL divergence，它的每个元素都是一个梯度，即梯度y[...,i]在x上的值。

epoch_loss += self.svi.step(x)什么意思

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ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels, label='Divergence') # 添加图例 ax1_legend = ax1.legend(loc='upper left') ax2_legend = ax2.legend(loc='...

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