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 ...

熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件发生的可能性大，信息量少；事件发生的可能性小，其信息量大。 即一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，比如说现在在下雨，然后有个憨憨跟你说今天有雨，这对你了解获取天气的信息没有任何用处。但是有人跟你说明天可能也下雨，这条信息就比前一条 ...

KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标 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">P 和 Q">Q (概率分布P(x)和Q(x)) 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">Q 的编码 ...

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 ...

KL 散度又叫 相对熵，是衡量 两个概率分布 匹配程度的指标，KL 散度越大，分布差异越大，匹配度越低 计算公式如下 或者 其中 p是 目标分布，或者叫被匹配的分布，或者叫模板分布，q 是去匹配的分布； 试想，p 是真实值，q 是预测值，岂不是 个 loss ...

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） ...

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 ...

1. 概述 在信息论中，相对熵等价于两个概率分布信息熵的差值，若其中一个概率分布为真实分布，另一个为理论（拟合）分布，则此时相对熵等于交叉熵与真实分布信息熵之差，表示使用理论分布拟合真实分布时所产生的信息损耗。 \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N}-p ...