在本文中，我们介绍了KL散度和交叉熵这两个概念，并比较了它们之间的异同。KL散度用于比较两个概率分布之间的差异，而交叉熵用于衡量模型预测和真实标签之间的差异。尽管它们有一定的联系，但它们在使用和应用上还是有所区别。在机器学习中，KL散度和交叉熵都有着广泛的应用，可以用来评估模型的性能和更新模型参数。
KL散度,有时候也叫KL距离,一般被用于计算两个分布之间的不同。KL散度衡量两个数据分布之间的差异,KL散度越小,则表示两个数据分布之间的差异越小,而交叉熵同时包含了真实数据分布信息和模型预测分布信息,故得名交叉熵。KL散度和交叉熵在特定的条件先等价。 KL散度,有时候也叫KL距离,一般被用于计算两个分布之间的差...
当熵最小,就会让系统的确定性更大。 ❝ QA: 已知区间下,均匀分布是最大熵分布,已知均值情况下,指数分布是最大熵分布。均值和标准差已知的情况下,正态分布是最大熵分布。为什么?请读者思考下。 hint: 可以通过最大熵原理(MLE)推导。 ❞ KL 散度 KL divergence KL 散度通常用来度量两个分布之间的差异。KL...
一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 我们上面说的是对于一个随机变量x的事件A的自信息量,如果我们有另一个独立的随机变量x相关的事件B,该怎么计算它们之间的区别?
KL散度和交叉熵的不同处:交叉熵中不包括“熵”的部分 KL散度和交叉熵的相同处:a. 都不具备对称性 b. 都是非负的 等价条件(章节3):当 A A A 固定不变时,那么最小化KL散度 D K L ( A ∣∣ B ) D_{KL}(A||B) DKL(A∣∣B) 等价于最小化交叉熵 H ( A , B ) H(A,B) H(A,B...
的熵, 是从 与 的KL散度(也被称为 相对于 对于离散分布 和 ,这意味着: 对于连续分布也是类似的。我们假设 和 在测度 上是绝对连续的(通常 是Lebesgue measure on a Borel σ-algebra)。设 和 分别为 的 在大多数情况下,要在不知道分布p的情况下计算其交叉熵。例如在语言模型中, 基于训练集T创建了一个...
相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 ...
KL散度是衡量两个分布之间的差异大小的,KL散度大于等于0,并且越接近0说明p与q这两个分布越像,当且仅当p与q相等时KL散度取0. 交叉熵 在机器学习的分类问题中,常以交叉熵作为损失函数,此时同样可以衡量两个分布的差异. 在分类问题中,某一个样本x可能是K种类别中的一种,y(x)代表样本x对应类别的分布,y^~(...
KL散度与交叉熵 一、熵和互信息 香农熵(Shannon entropy)用来对概率分布中不确定性总量进行量化: 也记作H(P)。换言之,一个分布的香农熵是指遵循这个分布的时间所产生的期望的信息总量。它给出了对依据概率分布P生成的符号进行编码所需的比特数在平均意义上的下界。哪些接近确定性的分布(输出几乎可以确定)具有较...