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 ...

KL散度是度量两个分布之间差异的函数。在各种变分方法中，都有它的身影。 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 一维高斯分布的KL散度 多维高斯分布的KL散度： KL散度公式为： ...

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差别的非对称性的度量 ...

1.介绍： 当我们开发一个分类模型的时候，我们的目标是把输入映射到预测的概率上，当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近。 这篇文章我 ...

1. 概述 KL散度存在不对称性，为解决这个问题，在KL散度基础上引入了JS散度。 \[J S\left(P_{1} \| P_{2}\right)=\frac{1}{2} K L\left(P_{1} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right)+\frac ...

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 ...

L lower是什么？ L lower, 既然大于，那么多出来的这部分是什么？如下推导： 得出了KL的概念，同时也自然地引出了latent variable q。 ...

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)的事件空间，若用概率分布Q（x）编码 ...