存在的问题:若两个分布之间没有重叠,则JS散度值为一个常数,导致梯度无法更新(相关推导见GAN/WGAN/WGAN-GP的各种技术博客)。 四、交叉熵 交叉熵的计算公式: 交叉熵与KL散度之间的关系: 在计算模型与目标分布之间的差异时,由于不能互换二者的顺序,此时采用KL散度是最合适的。观察下面的公式可知,y是计算模型自己的...
于是KL散度变为: 在分类问题中,随机变量的真实分布p(x)是确定的,于是H(p)也是确定的,相当于一个常数。因此,优化KL散度与优化交叉熵等价,这也是为什么用交叉熵作为分类问题损失函数的原因。 代码与实例1 10import torch import numpy as np from torch.distributions import Categorical, kl # Cross entropy p =...
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,如果两个分布完全匹配,那么KL(p||q)=0,否则它的取值应该是0～∞(inf...
KL (Kullback–Leibler) divergence DKL(p‖q)=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL散度在两个分布完全一致时取得最小值零,从公式可以看出KL散度是非对称的 Jensen–Shannon Divergence JS散度的值在零到一之间,从公式可以看出JS散度是对称的 并记m=(p+q)/2,则两种散度element-wise的值如图所示 ...
1. kl是店铺Krad Lanrete的缩写。2. jsk是jumper skirt的缩写，可世袜译为背心裙。3. js是店铺Jewelry in Sunrise/JS洋装贩售的缩写。4. jk是女子高中生的制服，即女子高中生制服，不属于lolita。
KL散度主要有两个性质: (1)不对称性 尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 2.JS散度(Jensen-Shannon divergence) ...
GAN:Gennerator和Discriminator的KL散度和JS散度解释 Generator中θ的极大似然估计(是求真实分布和生成器分布的KL散度的最小值): 回到顶部 实际应用: 1、交叉熵损失函数的例子解释:损失函数越低越准确 分类:基本概念 好文要顶关注我收藏该文微信分享 忆凡人生 ...
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JS散度基于KL散度,同样是二者越相似,JS散度越小。 JS散度的取值范围在0-1之间,完全相同时为0 JS散度是对称的 python3代码: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportscipy.stats p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])q2=np.array([0.1,0.2,0.3,0.4])defJS_diverg...