KL散度-相對熵
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 ...
原文：KL距離（相對熵）
KL距離，是Kullback Leibler差異 Kullback Leibler Divergence 的簡稱，也叫做相對熵 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 對應的每個事件，若用概率分布 Q x 編碼時，平均每個基本事件 符號 編碼長度增加了多少比特。我們用D P Q 表示KL距離，計算公式如下 ...
2014-03-24 11:29 1 30862 推薦指數：
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