KL散度的变体,解决了KL散度非对称的问题。一般地,JS散度是对称的,其取值是 0 到 1 之间。定义如下: 注意 KL散度和JS散度度量的时候有一个问题: 如果两个分配, 离得很远,完全... 和 之间差别的非对称性的度量,KL散度是用来度量使用基于 的编码来编码来自 的样本平均所需的额外的位元数。 典型情况下, 表示...
KL散度可以被视为P的熵与P和Q之间"交叉熵"的差值。因此KL散度实际上衡量了使用Q而非P所引入的额外不确定性。 从熵推导KL散度。 KL散度的关键性质 非负性:KL散度始终大于等于零。 非负性证明 不对称性:与许多距离度量不同,KL散度...
Jensen-Shannon散度(JS散度)是一种对称的散度度量,用于量化两个概率分布间的相似性。它基于KL散度构建,但克服了KL散度不对称的局限性。给定两个概率分布P和Q,JS散度定义如下: Jensen-Shannon散度其中M是P和Q的平均(或混合)分布: 混合分布JS散度的第一项衡量当M用于近似P时的信息损失,第二项则衡量M近似Q时的...
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 DJS(p‖q)=12DKL(p‖p+q2)+12DKL(q‖p+q2) 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 考虑两个高斯分布:p∼N(0,1),q∼N(1,1) ...
JS散度(Jensen-Shannon Divergence)是一种衡量两个概率分布相似性的度量方法。 JS散度的定义: JS散度是基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的对称版本,用于衡量两个概率分布P和Q之间的差异。其公式为: DJS(P∣∣Q)=12DKL(P∣∣M)+12DKL(Q∣∣M)D_{\text{JS}}(P || Q) = \frac{1}{2} D_{\...
JS散度的第一项衡量当M用于近似P时的信息损失,第二项则衡量M近似Q时的信息损失。通过计算相对于平均分布M的两个KL散度的平均值,JS散度提供了一种更均衡的分布比较方法。 这种方法解决了KL散度在分布比较中的不对称性问题。JS散度不将P或Q视为"标准"分布,而是通过混合分布M来评估它们的综合行为。这使得JS散度在...
1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q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表示真实分布,Q表示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 ...
Jensen-Shannon散度(JS散度)是一种对称的散度度量,用于量化两个概率分布间的相似性。它基于KL散度构建,但克服了KL散度不对称的局限性。给定两个概率分布P和Q,JS散度定义如下: Jensen-Shannon散度 其中M是P和Q的平均(或混合)分布: 混合分布 JS散度的第一项衡量当M用于近似P时的信息损失,第二项则衡量M近似Q时的...
KL(Q||P)=∑q(x)logq(x)p(x)KL(Q||P)=∑q(x)logq(x)p(x) 用来衡量两个分布之间的差异,交叉熵−p(x)log(q(x))−p(x)log(q(x))减去信息熵−p(x)log(p(x))−p(x)log(p(x)) 由于KL散度的非对称性,故更加方便使用的JS散度诞生 ...
解决了KL散度的非对称性问题。 性质: 满足对称性: 取值范围: 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: