导致参数与kl散度的结果不同。但是这个影响是由loss2的这个损失函数导致的，target位置上的参数应该是deta...
首先，由于PyTorch官方未实现JS散度函数，因此使用KL散度更为简便。在常规案例中，目标分布t_model的输出是带梯度的，使得优化过程顺利进行。然而，目标分布t_out在实际应用中通常没有梯度。引入JS散度后，即使目标分布t_out没有梯度，添加到损失函数中的JS散度也不会影响优化结果，因JS散度本质上是对称的...
KL散度(KL divergence, JS divergence) 在信息论和概率论中,KL散度描述两个概率分布PP和QQ之间的相似程度。 定义为: D(p||q)=n∑i=1p(x)logp(x)q(x).D(p||q)=∑i=1np(x)logp(x)q(x).
KL散度(KL divergence, JS divergence) 在信息论和概率论中,KL散度描述两个概率分布PP和QQ之间的相似程度。 定义为: D(p||q)=n∑i=1p(x)logp(x)q(x).D(p||q)=∑i=1np(x)logp(x)q(x).
在机器学习、深度学习中,经常听见熵(entropy)、交叉熵(cross-entropy)、KL散度( Kullback–Leibler divergence )、JS散度( Jensen-Shannon divergence )这些概念。初次听见这些概念肯定一头雾水,在很多地方都能见到对这些概念 high-level 的解释,但 high-level 的解释并不能对这些概念更深入的理... ...
JS 散度度量了两个概率分布的相似度,是 KL 散度的变体,解决了 KL 散度非对称的问题,其取值范围为 \left[ 0,1 \right] ,且更加平滑,其具体定义如下: JS\left( P\left\| Q \right. \right) =\small{\frac{1}{2}D_{KL}\left( P\left\| \small{\frac{P+Q}{2}} \right. \right) +\small...
KL散度(Kullback-Leibler divergence) KL散度的计算公式 KL散度的基本性质 JS散度(Jensen-Shannon divergence) JS散度的数学公式 不同于KL的主要两方面 KL散度(Kullback-Leibler divergence) 又称KL距离,相对熵。KL散度是描述两个概率分布P和Q之间差异的一种方法。直观地说,可以用来衡量给定任意分布偏离真实分布的程度...
相对熵(Relative Entropy)也称为KL散度(Kullback-Leibler Divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。其值越大,则两个概率分布的差异越大;当两个概率分布完全相等时相对熵值为0。对于两个离散型概率分布p和g,它们之间的相对熵定义为: 其中p(x)和q(x)为两个概率分布的概率质量函数。
KL距离与JS散度 1. Kullback-Leibler Divergence KL距离,即Kullback-Leibler Divergence,也被成为信息熵(Relative Entropy)。一般KL距离用来衡量同意事件中,两种概率分布的相似程度,这个值越小,则相似程度越高。 计算的实例: 我们抛两枚硬币,真实的概率为A,但是我们只能通过观察得到B和C,如下所示。 A(0) = 1/2...
1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence) (最大类间散度) 是描述两个概率分布差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q,二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质:P:真实分布,Q:P的拟合分布 非负性:KL(P||Q)>=0,当P=Q时,KL(P||Q)=0; 反身性:KL(P||P)=0 非对称性:D(P||Q) ≠ D(Q...