1. KL散度 KL散度又稱為相對熵，信息散度，信息增益。KL散度是是兩個概率分布 $P$ 和 $Q$ 之間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位元數。 典型情況下，$P$ 表示數據的真實分布，$Q$ 表示 ...

信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距離 交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵 ...

目錄 香農信息量、信息熵、交叉熵 KL散度（Kullback–Leibler divergence） JS散度(Jensen-Shannon divergence ) Wasserstein距離 幾種距離對比 GAN相關應用 一、香農信息量、信息熵、交叉熵 香農 ...

　　在深度學習中，我們通常對模型進行抽樣並計算與真實樣本之間的損失，來估計模型分布與真實分布之間的差異。並且損失可以定義得很簡單，比如二范數即可。但是對於已知參數的兩個確定分布之間的差異，我們就要通過推導的方式來計算了。 　　下面對已知均值與協方差矩陣的兩個多維高斯分布之間的KL散度進行推導 ...

兩個性質： （1）不對稱性 不對稱性盡管KL散度從直觀上是個度量或距離函數，但它並不是一個真正的度量或者 ...

度量兩個分布之間的差異 （一）K-L 散度 K-L 散度在信息系統中稱為相對熵，可以用來量化兩種概率分布 P 和 Q 之間的差異，它是非對稱性的度量。在概率學和統計學上，我們經常會使用一種更簡單的、近似的分布來替代觀察數據或太復雜的分布。K-L散度能幫助我們度量使用一個分布來近似另一 ...

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 ...