熵、交叉熵、KL散度、JS散度
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 ...
原文：KL散度、JS散度和交叉熵
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 . 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的编码来编码来自P P的样本平均所需的额外的位元数。 典型情况下，P P表示数据的真实分布，Q Q表示数据的理论分布，模型分布，或P P的近似 ...
2020-11-30 17:50 0 399 推荐指数：
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