KL DivergenceKL（ Kullback–Leibler） Divergence中文譯作KL散度，從信息論角度來講，這個指標就是信息增益（Information Gain）或相對熵（Relative Entropy），用於衡量一個分布相對於另一個分布的差異性，注意，這個指標不能用 ...

KL散度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散度 多維高斯分布的KL散度： KL散度公式為： ...

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 ...

1.介紹： 當我們開發一個分類模型的時候，我們的目標是把輸入映射到預測的概率上，當我們訓練模型的時候就不停地調整參數使得我們預測出來的概率和真是的概率更加接近。 這篇文章我 ...

1. 概述 KL散度存在不對稱性，為解決這個問題，在KL散度基礎上引入了JS散度。 \[J S\left(P_{1} \| P_{2}\right)=\frac{1}{2} K L\left(P_{1} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right)+\frac ...

1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述兩個概率分布P和Q差異的一種測度。對於兩個概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性質：P表示真實分布，Q表示P的擬合分布 非負性：KL(P||Q)>=0，當P=Q時，KL(P ...

L lower是什么？ L lower, 既然大於，那么多出來的這部分是什么？如下推導： 得出了KL的概念，同時也自然地引出了latent variable q。 ...

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)的事件空間，若用概率分布Q（x）編碼 ...