我正在尝试在 Keras 中实现 VAE 风格的网络。我计算负对数似然和 KL 散度,并分别使用 model.add_loss(NLL)
和 model.add_loss(KL)
将它们添加到我的模型中。
我想随着训练的进行扩展我的 KL 术语(“KL 退火”)。我尝试使用自定义回调 ( detailed here ) 执行此操作,但 KL 损失项未更新 - model.add_loss(KL)
项随时间保持不变,尽管 KL 权重已更新(见图)
Loss over training epochs
如何使 model.add_loss(KL)
项依赖于 KL_weight
?
演示这个想法的代码:
...
<NLL calculations>
...
# Add the first loss to the model, the NLL:
model.add_loss(NLL)
from keras.callbacks import Callback
klstart = 40
# number of epochs over which KL scaling is increased from 0 to 1
kl_annealtime = 20
weight = tf.keras.backend.variable(0.0) #intialiase KL weight term
class AnnealingCallback(Callback):
def __init__(self, weight):
self.weight = weight
def on_epoch_end (self, epoch, logs={}):
if epoch > klstart :
new_weight = min(tf.keras.backend.get_value(self.weight) + (1./ kl_annealtime), 1.)
tf.keras.backend.set_value(self.weight, new_weight)
print ("Current KL Weight is " + str(tf.keras.backend.get_value(self.weight)))
# Now the KL divergence:
<KL weight calculations>
KL = weight*tf.reduce_mean(tfp.distributions.kl_divergence(p, q))
model.add_loss(KL)
# Now compile the model with a specified optimiser
opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001,clipnorm=0.1)
model.compile(optimizer=opt)
# Monitor how the NLL and KL divergence differ over time
model.add_metric(KL, name='kl_loss', aggregation='mean')
model.add_metric(NLL, name='mse_loss', aggregation='mean')
ops.reset_default_graph()
history=model.fit(Y_portioned, # Input or "Y_true"
verbose=1,
callbacks=[earlystopping_callback,callback_reduce_lr,AnnealingCallback(weight)],
epochs=650,
batch_size=8
) # <- Increase batch size for speed up
版本:TensorFlow 2.1.0、Keras 2.2.4
提前致谢
最佳答案
所以当我看到你的帖子时,我正在寻找 Keras 中的这个实现。过了一会儿我似乎只发现了两个错误:
- 您在类上下文之外声明了一个 tf 变量,因此无法识别它。
- 第一个原因是您没有正确实例化权重。
修正后的版本应该是这样的:
#start = klstart
#time = kl_annealtime
class AnnealingCallback(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, weight=tf.keras.backend.variable(0.0), start=20, time=40):
self.weight = weight
self.start = start
self.time = time
def on_epoch_end (self, epoch, logs={}):
if epoch > self.start :
new_weight = min(tf.keras.backend.get_value(self.weight) + (1./self.time), 1.)
tf.keras.backend.set_value(self.weight, new_weight)
print("Current KL Weight is " + str(tf.keras.backend.get_value(self.weight)))
现在你可以实例化权重了:
AC = AnnealingCallback()
w = AC.weight
它预先乘以你的 KL 散度。
关于python - 在 Keras 中使用 add_loss 回调,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60381569/