交叉熵cross entropy和相对熵（kl散度）
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。 相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler ...
原文：KL散度（相对熵）和交叉熵的区别
相对熵 relative entropy 就是KL散度 Kullback Leibler divergence ，用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话：KL散度可以被用于计算代价，而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单，所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件 分布之间的不同：KL散度 我们上面说的是对于一个随机变量x的事件A的自信息量，如果我们有另一个 ...
2021-03-15 14:49 0 890 推荐指数：
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