KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是：在相同事件空间里，概率分布P(x)对应的每个事件，若用概率分布 Q(x ...

损失函数 在逻辑回归建立过程中，我们需要一个关于模型参数的可导函数，并且它能够以某种方式衡量模型的效果。这种函数称为损失函数（loss function)。 损失函数越小，则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。 损失函数有多种，此次介绍分类问题最常 ...

信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵 ...

1、可以将token存储在 localstorage里面，在一个统一的地方复写请求头，让每次请求都在header中带上这个token， 当token失效的时候，后端肯定会返回401，这个时候在你可以在 ...

目录 香农信息量、信息熵、交叉熵 KL散度（Kullback–Leibler divergence） JS散度(Jensen-Shannon divergence ) Wasserstein距离 几种距离对比 GAN相关应用 一、香农信息量、信息熵、交叉熵 香农 ...

基本路由 　　基本路由就是和http.Handle和http.HandleFunc一样都是绑定固定的路径，比如绑定了4个路由映射： 　　定义的4个控制器中，匹配哪一个路由，就输出对应的控制名。 ...

之前说过Kullback-Leibler，KL距离是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy），今天首先用java简单的实现了两段文字的KL距离。java代码 ...

参考：https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 （文中所有公式均来自该bolg，侵删） 信息奠基人香农（Shannon） ...