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 ...
原文：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。 如何衡量兩個事件 分布之間的不同：KL散度 我們上面說的是對於一個隨機變量x的事件A的自信息量，如果我們有另一個 ...
2021-03-15 14:49 0 890 推薦指數：
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