KL散度-相对熵
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 ...
原文：KL 散度（相对熵）
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 function 性质 如果 两个分布 完全匹配，Dkl KL 散度是非对称的，即 D p q 不一定等于 D q p KL 散度 取值范围 ...
2022-03-24 11:12 0 1939 推荐指数：
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