一、第一种理解　　 　　相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 　　KL散度是两个概率分布P和Q差别 ...

原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记，原文对 KL散度 的概念诠释得非常清晰易懂，建议阅读 KL散度( KL divergence ...

转自：http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 一、第一种理解　　 　　相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information ...

KL DivergenceKL（ Kullback–Leibler） Divergence中文译作KL散度，从信息论角度来讲，这个指标就是信息增益（Information Gain）或相对熵（Relative Entropy），用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性，注意，这个指标不能用 ...

1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性质：P表示真实分布，Q表示P的拟合分布 非负性：KL(P||Q)>=0，当P=Q时，KL(P ...

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） ...

KL散度（KL divergence） 全称：Kullback-Leibler Divergence。 用途：比较两个概率分布的接近程度。在统计应用中，我们经常需要用一个简单的，近似的概率分布 f * 来描述。 观察数据 D 或者另一个复杂的概率分布 f 。这个时候，我们需要一个量来衡量 ...

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 ...