1. 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 ...

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 ...

目录 香农信息量、信息熵、交叉熵 KL散度（Kullback–Leibler divergence） JS散度(Jensen-Shannon divergence ) Wasserstein距离 几种距离对比 GAN相关应用 一、香农信息量、信息熵、交叉熵 香农 ...

　　在深度学习中，我们通常对模型进行抽样并计算与真实样本之间的损失，来估计模型分布与真实分布之间的差异。并且损失可以定义得很简单，比如二范数即可。但是对于已知参数的两个确定分布之间的差异，我们就要通过推导的方式来计算了。 　　下面对已知均值与协方差矩阵的两个多维高斯分布之间的KL散度进行推导 ...

两个性质： （1）不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数，但它并不是一个真正的度量或者 ...

度量两个分布之间的差异 （一）K-L 散度 K-L 散度在信息系统中称为相对熵，可以用来量化两种概率分布 P 和 Q 之间的差异，它是非对称性的度量。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一 ...

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 ...