一、第一種理解　　 　　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 ...

原文地址Count Bayesie 這篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的學習筆記，原文對 KL散度 的概念詮釋得非常清晰易懂，建議閱讀 KL散度( KL divergence ...

淺談KL散度 一、第一種理解　　 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 ...

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 ...

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 ...

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

KL散度理解以及使用pytorch計算KL散度 計算例子： ...

參考：https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 （文中所有公式均來自該bolg，侵刪） 信息奠基人香農（Shannon） ...