信息论中两个常用的散度分数是Kullback-Leibler散度和Jensen-Shannon散度。 二、KL散度 Kullback-Leibler散度分数,或KL散度分数,量化了一个概率分布与另一个概率分布的差异程度。两个分布Q和P之间的KL散度通常用以下符号表示: KL(P || Q) 1. KL散度可以计算为P中每个事件的概率的负和乘以Q中事件的概率除以P中事...
python计算高斯分布之间的KL散度 高斯分布实例 0 前言 最近在看周志华《机器学习》中聚类这一章。其它聚类方法都比较容易看懂,唯有高斯混合聚类这种方法看上去比较复杂,初读有点难理解。但是,当将它的原理和过程看懂之后,其实这节书所讲的内容并不复杂,只是将高斯分布、贝叶斯公式、极大似然法、聚类的思路混合在这一...
MPa basınçve140°Csıcaklıktaki soğutucu akışkan-12buhamnınözgül hacmini(a)mükemmel gaz hal denklemini kullanarak,(b)genelleştirilmişsıkıştırıabilme diyagramını...
2-63 1.4 MPa basınç ve 140°C sıcaklıktaki soğutucu akışkan- 12 buhamnın özgül hacmini (a) mükemmel gaz hal denklemini kullanarak, (b) genelleştirilmiş sıkıştırı...
loss = F.kl_div(p_s, p_t, size_average=False) * (self.T**2) / y_s.shape[0] return loss 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 知识蒸馏的关键是损失函数的设计,它包括普通的交叉熵损失和建立在soft target基础上的损失。