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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

KL 散度又叫 相對熵，是衡量 兩個概率分布 匹配程度的指標，KL 散度越大，分布差異越大，匹配度越低 計算公式如下 或者 其中 p是 目標分布，或者叫被匹配的分布，或者叫模板分布，q 是去匹配的分布； 試想，p 是真實值，q 是預測值，豈不是 個 loss ...

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） ...

參考 在pytorch中計算KLDiv loss 注意reduction='batchmean'，不然loss不僅會在batch維度上取平均，還會在概率分布的維度上取平均。具體見官方文檔 ...

1. 概述 在信息論中，相對熵等價於兩個概率分布信息熵的差值，若其中一個概率分布為真實分布，另一個為理論（擬合）分布，則此時相對熵等於交叉熵與真實分布信息熵之差，表示使用理論分布擬合真實分布時所產生的信息損耗。 \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N}-p ...