原文:相對熵/KL散度(Kullback–Leibler divergence,KLD)

相對熵 relative entropy 又稱為KL散度 Kullback Leibler divergence,簡稱KLD ,信息散度 information divergence ,信息增益 information gain 。 KL散度是兩個概率分布P和Q差別的非對稱性的度量。 KL散度是用來度量使用基於Q的編碼來編碼來自P的樣本平均所需的額外的比特個數。 典型情況下,P表示數據的真實分布 ...

2012-02-05 10:35 0 4282 推薦指數:

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KL(KullbackLeibler divergence)

KL是度量兩個分布之間差異的函數。在各種變分方法中,都有它的身影。 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 一維高斯分布的KL 多維高斯分布的KLKL公式為: ...

Wed May 24 19:56:00 CST 2017 2 7577
KL距離,Kullback-Leibler Divergence

KL距離,是Kullback-Leibler差異(Kullback-Leibler Divergence)的簡稱,也叫做相對(Relative Entropy)。它衡量的是相同事件空間里的兩個概率分布的差異情況。其物理意義是:在相同事件空間里,概率分布P(x)的事件空間,若用概率分布Q(x)編碼 ...

Wed Feb 19 00:40:00 CST 2014 0 27676
KL 相對

KL 又叫 相對,是衡量 兩個概率分布 匹配程度的指標,KL 越大,分布差異越大,匹配越低 計算公式如下 或者 其中 p是 目標分布,或者叫被匹配的分布,或者叫模板分布,q 是去匹配的分布; 試想,p 是真實值,q 是預測值,豈不是 個 loss ...

Thu Mar 24 19:12:00 CST 2022 0 1939
KL-相對

參考 在pytorch中計算KLDiv loss 注意reduction='batchmean',不然loss不僅會在batch維度上取平均,還會在概率分布的維度上取平均。具體見官方文檔 ...

Fri May 15 18:37:00 CST 2020 0 1878
相對KL

1. 概述 在信息論中,相對等價於兩個概率分布信息的差值,若其中一個概率分布為真實分布,另一個為理論(擬合)分布,則此時相對等於交叉與真實分布信息之差,表示使用理論分布擬合真實分布時所產生的信息損耗。 \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N}-p ...

Mon Jun 14 23:53:00 CST 2021 0 1276
KL(KL divergence, JS divergence)

在信息論和概率論中,KL描述兩個概率分布\(P\)和\(Q\)之間的相似程度。 定義為: \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...

Sun Oct 28 04:03:00 CST 2018 0 1138
交叉cross entropy和相對kl

交叉可在神經網絡(機器學習)中作為損失函數,p表示真實標記的分布,q則為訓練后的模型的預測標記分布,交叉損失函數可以衡量真實分布p與當前訓練得到的概率分布q有多么大的差異。 相對(relative entropy)就是KLKullbackLeibler ...

Wed Jun 28 00:35:00 CST 2017 0 3895
KL相對)和交叉的區別

相對(relative entropy)就是KLKullbackLeibler divergence),用於衡量兩個概率分布之間的差異。 一句話總結的話:KL可以被用於計算代價,而在特定情況下最小化KL等價於最小化交叉。而交叉的運算更簡單,所以用交叉來當做代價 ...

Mon Mar 15 22:49:00 CST 2021 0 890
 
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