KL散度（相對熵）和交叉熵的區別
相對熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler divergence），用於衡量兩個概率分布之間的差異。 一句話總結的話：KL散度可以被用於計算代價，而在特定情況下最小化KL散度等價於最小化交叉熵。而交叉熵的運算更簡單，所以用交叉熵來當做代價 ...
原文：交叉熵cross entropy和相對熵（kl散度）
交叉熵可在神經網絡 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，交叉熵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。 相對熵 relative entropy 就是KL散度 Kullback Leibler divergence ，用於衡量兩個概率分布之間的差異。 對於兩個概率分布和 ，其相對熵的計算公式為： 注意：由於 和 在公式中的 ...
2017-06-27 16:35 0 3895 推薦指數：
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