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：【原】浅谈KL散度（相对熵）在用户画像中的应用
最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。 首先先介绍一下KL散度是啥。KL散度全称Kullback Leibler divergence,也称为相对熵，信息增益，它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量，可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离。一般情况下，P表示数据的真是 ...
2016-04-14 17:50 7 8354 推荐指数：
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交叉熵与KL散度
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） ...