KL散度、JS散度和交叉熵三者都是⽤来衡量两个概率分布之间的差异性的指标 1. KL散度 KL散度⼜称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布 P 和 Q (概率分布P(x)和Q(x)) 之间差别的⾮对称性的度量。 KL散度是⽤来度量使⽤基于 Q 的编码来编码来⾃ P 的样本平均所需的额外的位...
交叉熵的计算公式: 交叉熵与KL散度之间的关系: 在计算模型与目标分布之间的差异时,由于不能互换二者的顺序,此时采用KL散度是最合适的。观察下面的公式可知,y是计算模型自己的信息熵,由于模型的信息是已知的,所以H(y)的值是不变的(可以将第一项省略掉),所以只需要计算交叉熵就行。 五、条件熵 表示在已知X的前...
熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件发生的可能性大,信息量少;事件发生的可能性小,其信息量大。 即一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,比如说现在在下雨,然后有个憨憨跟你说今天有雨,这对你了解获取天气的信息没有任何用处。但是有人跟你说明天可能也下雨,这条信息就比前一条的信息量...
一、信息熵 1.1. 熵 Entropy 1.2. 条件熵 Conditional Entropy 1.3. 联合熵 Joint Entropy 1.4. 互信息 Mutual Information 二、差异度量(KL+) 2.1 交叉熵 Cross Entropy 2.2 KL散度 Kullback-Leibler Divergence(相对熵 Relative Entropy) 2.3 JS散度 Jensen-Shannon Divergence 三、其它 Wasserstein距离 参考 一文...
相对熵(KL散度)也是机器学习中常用的度量之一,它主要用于衡量两个概率分布之间的相似度。KL散度的定义是:D(P || Q) =∑P(x) * log(P(x) / Q(x))。这个度量在机器学习中常常被用于正则化项,以防止模型过拟合。另外,在变分推断中,KL散度也被用作衡量真实分布和变分分布之间的差异。 JS散度(Jensen-Shann...
机器学习基础 信息论相关概念总结以及理解 [toc] 摘要: 熵(entropy)、KL 散度(Kullback Leibler (KL) divergence)和交叉熵(cross entropy)以及JS散度,在深度学习以及机器学习很多地方都用的到,尤其是对于目标函数和损失函数的定义。在逻辑回归
4.2 相对熵(KL散度) 4.3 交叉熵和相对熵的关系 4.4 信息投影和矩投影 5. JS散度 0. 引入:三门问题 美国的电视游戏节目Let’s Make a Deal 有一个经典游戏项目,参赛者面都三扇关闭的门,其中一扇门后面有一辆汽车,另外两扇门后面各藏有一只山羊...
JS散度 推土机理论 Wasserstein距离 WGAN中对JS散度,KL散度和推土机距离的描述 写在前面的总结 目前分类损失函数为何多用交叉熵,而不是 KL 散度。 首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异,在分布差异计算中,KL 散度是最合适的。但在实际中,某一事件的标签是已知不变的(例如我们设置猫的 lab...
显然交叉熵是相对熵的第⼀部分，因为在通常情况下我们是已知,即第⼆部分是常量，此时交叉熵和相对熵是⼀个线性关系，在考虑计算量的情况下，所以我们通常都⽤这部分交叉熵来做。JS散度(Jensen-Shannon divergence)：为了解决相对熵（KL散度不对称的问题），对KL散度进⾏变体。[公式]信息增益(information gain...
【机器学习】信息量,信息熵,相对熵(KL散度),交叉熵 1.信息量信息奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话,信息量为0。 “吐鲁番下中雨了”(...