熵、交叉熵、KL散度、JS散度
熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件發生的可能性大，信息量少；事件發生的可能性小，其信息量大。 即一條信息的信息量大小和它的不確定性有直接的關系，比如說現在在下雨，然后有個憨憨跟你說今天有雨，這對你了解獲取天氣的信息沒有任何用處。但是有人跟你說明天可能也下雨，這條信息就比前一條 ...
原文：交叉熵與KL散度
參考：https: blog.csdn.net b article details 文中所有公式均來自該bolg，侵刪 信息奠基人香農 Shannon 認為 信息是用來消除隨機不確定性的東西 ，我們需要尋找一個量來衡量信息的有用程度。首先要先明確，這里的信息都指的是正確信息。 一件越不可能的事發生了，對其他人的用處就越大。比如：我的cvpr被拒稿了。這是一個極大概率事件，所以我跟你說的話，你會感覺 ...
2020-01-04 11:04 0 1610 推薦指數：
相關推薦
損失函數--KL散度與交叉熵
用的交叉熵（cross entropy)損失,並從信息論和貝葉斯兩種視角闡釋交叉熵損失的內涵。 # ...
KL散度、交叉熵與極大似然 的友誼
一. 信息論背景 信息論的研究內容，是對一個信號包含信息的多少進行量化。所采用的量化指標最好滿足兩個條件： （1）越不可能發生的事件包含的信息量越大； （2）獨立事件有增量的信息（就是幾個獨 ...
KL散度、JS散度和交叉熵
KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用來衡量兩個概率分布之間的差異性的指標 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">P 和 Q">Q (概率分布P(x)和Q(x)) 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">Q 的編碼 ...
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 ...
信息熵，交叉熵與KL散度
一、信息熵 若一個離散隨機變量 \(X\) 的可能取值為 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\)，且對應的概率為： \[p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么隨機變量 \(X\) 的熵定義為： \[H(X) = -\sum_{i ...
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 ...
【機器學習基礎】熵、KL散度、交叉熵
熵（entropy）、KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross-entropy）在機器學習的很多地方會用到。比如在決策樹模型使用信息增益來選擇一個最佳的划分，使得熵下降最大；深度學習模型最后一層使用 softmax 激活函數后 ...