信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离
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 ...
原文：KL散度、JS散度、Wasserstein距离
. KL散度 KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布 P 和 Q 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于 Q 的编码来编码来自 P 的样本平均所需的额外的位元数。 典型情况下， P 表示数据的真实分布， Q 表示数据的理论分布，模型分布，或 P 的近似分布。 定义如下： 因为对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。 有时会将KL散度称为KL距离， ...
2019-03-20 10:18 0 3411 推荐指数：
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