它是交叉熵的一种特殊情况,当P和Q是离散概率分布时,交叉熵等于相对熵。 二、交叉熵与相对熵的应用场景 1、损失函数 交叉熵在机器学习中常被用作损失函数,特别是在分类任务中。损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,帮助模型学习逼近真实分布。对于分类问题,交叉熵损失函数可以测量模型预测的概率分布与真...
相对熵是交叉熵的一种特殊情况,它是用来衡量近似分布q(x)相对于真实分布p(x)的信息损失程度的。相对熵可以表示为: D(p || q) =Σx p(x) * log(p(x)/q(x)) 其中,p(x)和q(x)同样表示真实概率和近似概率。 总的来说,交叉熵和相对熵都是用来比较两个概率分布之间的差异的度量,但是它们的应用场景...
KL散度:::又名相对熵:::Kullback-Leibler Divergence p(x) : 观察到的分布,真实分布 q(x) : 估计的分布 \large \color{blue}{D_{KL}(p||q) \ne D_{KL}(q||p) } ::: 非对称 \large D_{KL}(p||q) = \color{blue}{\sum\limits_{i}^{N}p(x_i)ln\frac{p(x_i)}{q(x_i)}}...
当随机分布为均匀分布时,熵最大;信息熵推广到多维领域,则可得到联合信息熵;条件熵表示的是在 X 给定条件下,Y 的条件概率分布的熵对 X的期望。 相对熵可以用来衡量两个概率分布之间的差异。 交叉熵可以来衡量在给定的真实分布下,使用非真实分布所指定的...
相对熵也称为 KL 散度(Kullback-Leibler divergence),相对熵是两个概率分布 和 差别的度量。具体来说, 和 的相对熵是用来度量使用基于 的分布来编码服从 的分布的样本所需的额外平均比特数。典型情况下, 表示真实分布, 表示数据的理论分布
这便是交叉熵(cross entropy)的定义.2.2 Def 相对熵、KL散度 交叉熵给出了客观概率分布视角下主观概率的信息量, 而主客观完全一致 fo(x)=fs(x) 时, 交叉熵等于客观概率的信息熵. 因此可以用交叉熵与信息熵的差值作为衡量两个分布差距的度量: K(fo:fs):=∫fo(x)ln(1fs(x))dx−∫fo(x)ln...
相对熵(relative entropy) 相对熵(KL散度)是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量。用于刻画使用理论分布 拟合真实分布 时产生的信息损耗: 相对熵具有非负性。可通过吉布斯不等式说明。两个分布越接近,那么它们的KL散度值越小。 交叉熵(cross entropy) ...
相对熵 相对熵,又被称之为KL散度或者信息散度,是对两个概率分布之间差异性的一种度量,这种度量是非对称性的。 定义 设P(x),Q(x)P(x),Q(x)是随机变量X上的两个概率分布,则在离散和联想随机变量的情况下,相对熵的定义分别为: KL(P||Q)=∑P(x)logP(x)Q(x)KL(P||Q)=∑P(x)logP(x)Q(x) ...
1、交叉熵 “交叉熵”包含了“交叉”和“熵”这两部分，如果把这两部分都理解透彻，那这个概念也就没...
信息熵,是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大,随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵,用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异,也叫KL距离, KL散度 交叉熵,用来衡量在给定的真实分布下,使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。