KL散度-相对熵
参考 在pytorch中计算KLDiv loss 注意reduction='batchmean'，不然loss不仅会在batch维度上取平均，还会在概率分布的维度上取平均。具体见官方文档 ...
原文：KL距离（相对熵）
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 编码时，平均每个基本事件 符号 编码长度增加了多少比特。我们用D P Q 表示KL距离，计算公式如下 ...
2014-03-24 11:29 1 30862 推荐指数：
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