沃瑟斯坦损失可以是负的吗？
沃瑟斯坦损失（Wasserstein Loss）是一种用于衡量两个概率分布之间的差异的损失函数，常用于生成对抗网络（GANs）中。它是基于概率分布之间的距离来定义的，因此不会出现负值。
沃瑟斯坦损失的优势在于它能够更好地衡量生成样本与真实样本之间的差异，尤其是在生成高质量图像等任务中表现出色。相比于传统的损失函数（如均方误差），沃瑟斯坦损失能够更好地解决模式崩溃和模式塌陷等问题。
沃瑟斯坦损失的应用场景包括图像生成、图像翻译、图像超分辨率重建等。在这些任务中，沃瑟斯坦损失能够帮助生成器网络学习到更准确的分布信息，从而生成更真实、更高质量的图像。
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沃瑟斯坦损失可以是负的吗？
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我目前正在使用(大约) Wasserstein损失在keras中训练WGAN，如下所示： return K.mean(y_true * y_pred)d_loss, _ = 0.5*np.add(d_loss_valid, d_loss
浏览 148提问于2019-07-19得票数 8
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我有一个GAN返回一个预测的torch.tensor。为了引导这个网络，我有一个损失函数，它是二进制交叉熵损失(BCELoss)和沃瑟斯坦距离之和。然而，为了计算沃瑟斯坦距离，我从scipy.stats.wasserstein_distance库中使用了SciPy函数。您可能知道，这个函数需要两个NumPy数组作为输入。clone().numpy().ravel()
W_loss = wasserstein_distance(pre
浏览 3提问于2021-06-03得票数 0
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产出关系重要的多元回归损失函数
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我试图用具有多个输出的Keras (Tensorflow后端)构建一个顺序模型。我的目标是一个整体的比例，所以每个观察都是一个类似于0.5、0.25、0.15、0.1的数组。每个观测的数组之和等于1。
当我训练模型，最小化平均平方误差时，我得到了好的结果。但是，看看验证结果，很明显，均方误差可能不是我的问题的最佳损失函数。，但第四种预测比我更可取，因为预测数组中的序列与观测序列的相关性最大。我发现其
浏览 0提问于2019-12-19得票数 4
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为了计算潜在损失，我强迫网络中的编码器部分输出日志方差，而不是标准偏差，因此潜在损失函数看起来如下：我发现这个公式比直接使用KL-散度公式中的对数更稳定，因为后者往往导致无限损失值。我在解码器的最后一层上应用了乙状结肠激活函数，生成的损耗是用均方误
浏览 0提问于2018-07-19得票数 5
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我正在使用Wasserstein进行一个项目，更具体地讲，我正在实现Wasserstein的改进版本。关于wGANs的稳定性和训练过程，我有两个理论问题。首先，损失函数的结果与生成的样本的质量密切相关。是否有额外的书目支持这一论点？
其次，在我的实验阶段，我注意到使用wGAN来训练我的架构比使用一个简单版本的GANs要快得多。这是一种常见的行为吗？是否也有相关的文
浏览 4提问于2020-04-06得票数 7
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我正在开发一个程序，遇到一个错误，在一个表列中插入一个值，这个列的类型是int，值比Integer.MAX_VALUE大，它会产生一个错误，认为这个数字太大了。但这让我想到，为什么不让所有的程序员只使用max列值(比如Varchar(255)，BigInt，等等)而不是像沃瑟(30)或Int这样更小的东西？如果您不确定要插入什么，尤其是基于用户输入的情况，这难道不是完全消除了像我这样的错误吗？仅仅使用列所需的最大类型有什么坏处吗？即使
浏览 3提问于2017-09-02得票数 1
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我必须打印可读的因子分析输出在一个Rmarkdown文档(最终可以是pdf，word或html)，我有真正的困难这样做。我有这个问题，。我在运行心理版本1.8.12。下面是可重复的代码，但我也在这里设置了一个github存储库：---
``
浏览 0提问于2019-06-07得票数 0
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我试着做一个实验，其中有两个子任务，目的是降低第一个任务的错误率，同时提高第二个任务的错误率。total_loss = loss1 -α* loss2
在这里，我刚刚添加了一个权重α，以确保第二个损失不会完全覆盖loss1的影响。结果表明，经过几个时期的训练，总损失达到负值，并以较高的速度下降。我认为这是因为loss1已经接近于0，但是loss2仍然越来越小(增加
浏览 0提问于2021-10-29得票数 1
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我对Keras，神经网络和Python很陌生，但我非常渴望学习.我想使用我自己的自定义丢失函数，但由于有上述障碍，我遇到了麻烦:)
Y_true是一个浮点数，它可以是负的，也可以是正的。该模型将预测浮子，也可以是负的或正的。然后，我会数一下这个乘法结果中的正负值，这样我就可以看到预测有多少次有相同的符号，有多少次是相反的</e
浏览 0提问于2017-03-26得票数 2
我正在尝试理解中使用的实现u_sorter = np.argsort(u_values) (1)\int_{-\infty}^{+\infty} |U-V|，但我不明白在scipy实现中这个积分是如何计算的。特
浏览 3提问于2020-04-29得票数 1
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在PyTorch中训练神经网络时，我希望能够查看模型输出，并决定某个特定的输出是导致损失还是被忽略(=零损失)。= model(data) loss.backward()什么是减少一些损失的最好方法或者，在调用loss.backward()之前，我可以在计算损失后修改它吗？(怎么做到的？我可以把它乘以一个0和1的</em
浏览 1提问于2020-07-09得票数 4
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想象一个生成网络产生动物的名字。但如果我想要产生10个动物的名字。首先，我运行网络，它产生斑马。接下来，它生产马。接下来，它又生马了。这不是好事。我需要一个方法来压制先前的答案。(我的意思不是说我一次想要全部10个答案！我的意思是我想一次又一次地运行这个网络，但是每次都得到不同<
浏览 0提问于2020-01-08得票数 3
3回答
我们有一个问题，它有一个数据驱动的(非分析的)损失函数.我们的目标包含0到20之间的整数(目标本身是离散的)，尽管可能有更大的值，只是在我们的数据集中不存在。事实上，我们有一个非常精确的损失函数，这使得我们在使用像XGBoost这样的算法时遇到了一些严重的问题：
损失函数一般为非凸函数.由于它的形状是由数据驱动的，并且可能有很大
浏览 0提问于2020-10-02得票数 5
1回答
二元交叉熵是如何工作的？
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在将汇总数据传递到逻辑函数(在范围$$中规范化)之前，必须对权重进行优化，以获得预期的结果。为了为分类目的寻找最优权重，必须找到相对最小的误差函数，这可以是cross熵。据我所知，交叉熵测量两个概率分布之间的量化，由位两种概率分布的同一事件集之间的差异来衡量。$$H(p，q)=-\sum_{x}p(x)\，log_e(q(x))$$
据我所
浏览 0提问于2018-07-13得票数 5
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但我不知道如何使用伊索，除了写一个自定义解析器外，显然还有更好的方法。阅读对这个问题的回答的评论。
当然是了。它可以显示类型(通过可键入)；也可以显示某些输入和输出(就像在QuickCheck中所做的那样)。
EDIT2。好吧，我知道我不能在序列化中有函数名。但是这能通过模板Haskell来完
浏览 3提问于2017-03-09得票数 0
直观地说，ETH似乎只是将BTC中每10分钟一次的平均块生成率提高到了每15秒1次。似乎没有任何其他保护措施来防止过度的分支。
那么，与BTC相比，ETH基本上有更多的分支和更多的孤立事务吗？谢谢!
浏览 0提问于2019-04-03得票数 2
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因此，我在文章末尾添加了完全的例外。
从博客中获取所有帖子并添加一个帖子，都可以在不了解单独的Post表和博客
浏览 1提问于2015-11-19得票数 6
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Ferrell、Christina Applegate、Paul Rudd、Steve Carell、David Koechner、Fred Willard、Bill Kurtis、卢克·威尔逊、文斯·沃恩、迪伦·贝克、利亚姆·尼森、哈里森·福特、史蒂夫·库尔特、萨查·巴伦·科恩、金纳利、吉姆·凯里、约翰·C·雷利、肯·维格、沃伦·扬、阿维尔·波尔、柯尔斯滕·邓斯特、沙德·鲁佩、艾米·波勒勒、迈根·古德、妮可·基德曼、劳森、布莱恩·F·金、威尔伯·菲茨杰拉德、蒂娜·菲纳·菲尔德、罗恩·皮瑟、克兰尼·韦斯特、莎拉·贝耶、迪安
浏览 2提问于2013-12-23得票数 0
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假设我们得到了一个数据集，并希望根据分布的相似性对它们进行排序。我不想用视觉化。有什么足够的方法和我分享吗？我有一个想法，比如，我们可以从特征中减去一些百分位数，然后找出它的平均值。percentiles1 - percentiles2我能用一下吗？
浏览 0提问于2023-05-27得票数 0
从这两篇文章中，我对它的含义有了大致的了解。它是可序列化类的ID，用于检查在反序列化期间发送方和接收方是否兼容。如果不是，则抛出一个InvalidClassException。这些数字似乎不是任意选择的。如果我们只需要一个ID，任何号码都不能用吗？这个设计背后的逻辑是什么？
对于20个字符长的serialVersionUID，它可以是正的，也可以是负的。有什么
浏览 19提问于2017-08-18得票数 0
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