相对熵是一种非对称的度量方式,用于描述一个概率分布相对于另一个参考概率分布的不确定性差异。KL散度是相对熵的一种特殊情况,用于度量两个概率分布之间的差异程度,通常用于模型训练中的目标函数。相对熵和KL散度在机器学习中有着广泛的应用,例如分类问题中的模型评估、生成模型中的分布匹配等。
1、信息熵 (information entropy) 2、条件熵 (Conditional entropy) 3、相对熵 (Relative entropy),也称KL散度 (Kullback–Leibler divergence) 4、交叉熵 (Cross entropy) 5、总结 6、参考 1、信息熵 (information entropy) 熵(entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引...
KL(P||Q)=∑iP(xi)logP(xi)Q(xi) 连续情况可以定义为: KL(P||Q)=∫p(x)logp(x)q(x)可见KL散度是在信息熵的基础上做出少许修改,当原始分布与近似分布完全一致时,KL散度就对应为0,因此KL散度越小,代表分布越相似。 我们也可以将KL散度其写成期望的形式: KL(P||Q)=E[logp(x)−...
相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量x有两个单独的概率分布P(x)和Q(x),我们可以使用 KL 散度(Kullback-Leibler divergence)来衡量这两个分布的差异。 在机器学习中,P往往用来表示样本的真实分布,Q用来表示模型所预测的分布,那么KL散度就可以计算两个分布的差异,也就是Loss损失值。 D_{KL}(p||q)=...
相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q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比特个数。 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示...
KL 散度(相对熵):衡量不同策略之间的差异呢,所以我们使用 KL 散度来做模型分布的拟合损失。 详细内容 信息量: 任何事件都会承载着一定的信息量,包括已经发生的事件和未发生的事件,只是它们承载的信息量会有所不同。如昨天下雨这个已知事件,因为已经发生,既定事实,那么它的信息量就为 0。如明天会下雨这个事件,因为...
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 ...
该文章转载自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 1、信息熵 (information entropy) 熵(entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论,所以也被称为香农熵 (Shannon entropy),信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息熵。首先,我们先来理解一下信息这个...
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。 对于两个概率分布 和 ,其相对熵的计算公式为: 注意:由于 和 在公式中的地位不是相等的,所以 。 相对熵的特点,是只有 时,其值为0。若 和 略有差异,其值就会大于0。
相对熵，也称为KL散度，衡量了两个概率分布之间的差异。在机器学习中，一个概率分布表示样本的真实分布，另一个表示模型预测的分布，KL散度用于计算分布差异，即Loss损失值。从一个角度到另一个角度，KL散度反映了从一个概率分布到另一个概率分布的偏差。假设我们对随机变量的概率分布一无所知，只有一份...