KL 散度（相對熵）
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 ...
原文：KL散度-相對熵
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 ...
2020-05-15 10:37 0 1878 推薦指數：
相關推薦
相對熵（KL散度）
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 ...
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 ...
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 ...
相對熵/KL散度（Kullback–Leibler divergence，KLD）
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 ...
交叉熵與KL散度
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） ...
信息，熵，聯合熵，條件熵，互信息（信息增益），交叉熵，相對熵（KL散度）
自信息 自信息I表示概率空間中的單一事件或離散隨機變量的值相關的信息量的量度。它用信息的單位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪個單位取決於在計算中使用的對數的底。如下圖： ...
信息熵、相對熵（KL散度）、交叉熵、條件熵、互信息、聯合熵
信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出現在通信理論中的，其概念最早是由信息論鼻祖香農在其經典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，這些概念不僅僅是通信領域中的基礎概念，也被廣泛的應用到了其他的領域中，比如機器學習。 信息量用來 ...