而根据下面 KL 公式可以看到,KL 散度 - 目标分布熵 = 交叉熵(这里的“-”表示裁剪)。所以我们不用计算 KL 散度,只需要计算交叉熵就可以得到模型分布与目标分布的损失值。 从上面介绍,知道了模型分布与目标分布差异可用交叉熵代替 KL 散度的条件是目标分布为常数。如果目标分布是有变化的(如同为猫的样本,不同的...
信息熵、交叉熵与相对熵(KL散度)的关系,还介绍了联合信息熵和条件熵、互信息(信息增益)的概念,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
而根据下面 KL 公式可以看到,KL 散度 - 目标分布熵 = 交叉熵(这里的“-”表示裁剪)。所以我们不用计算 KL 散度,只需要计算交叉熵就可以得到模型分布与目标分布的损失值。 从上面介绍,知道了模型分布与目标分布差异可用交叉熵代替 KL 散度的条件是目标分布为常数。如果目标分布是有变化的(如同为猫的样本,不同的...