JS散度是KL散度的一种变体,与KL散度相似,P和Q越相似,JS散度越小。 JS散度的性质: ●JS散度的值域范围是[0,1],完全相同为0,完全相反为1。相较于KL,对相似度的判别更确切了。 ●对称性。通过公式可以看出交换了P和Q的位置计算结果仍然一样。(个人认为这种JS散度的出现就是为了解决KL散度不对称的问题) pytho...
强化学习:在强化学习中,如近端策略优化(PPO)算法,KL散度用于控制新策略与旧策略之间的偏离程度。 数据漂移检测:在工业应用中,KL散度广泛用于检测数据分布随时间的变化。 Jensen-Shannon散度 Jensen-Shannon散度(JS散度)是一种对称的散度度...
在实际应用中可以将KL散度理解为:当使用为分布Q优化的编码系统来压缩来自分布P的数据时,所产生的额外编码成本。如果Q与P相近,KL散度值较小,表示信息损失较少;反之,如果Q与P差异显著,KL散度值较大,意味着信息损失更多。换言之,KL散度量化了使用为Q设计的编码方案来编码P分布数据时所需的额外比特数。 KL散度与香...
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: 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...
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散度很容易梯度消失,KL 散度假设这两个分布共享相同的支撑集(也就是说,它们被定义在同一个点集上)。如果2个分布相聚太远或者2个分布之间没有重叠,计算出来的值为无穷大。 2.JS散度 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 fromscipyimportstatsimportnumpy as np ...
生成对抗网络(GANs)系列:KL散度和JS散度 1.香农信息量、信息熵和交叉熵 只考虑连续型随机变量的情况。设p为随机变量X的概率分布,即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值,随机变量X在x处的香农信息量定义为: 其中对数以2为底,这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定...
JS散度度量了两个概率分布的相似度，基于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：但是不同于KL主要⼜两⽅⾯：（1）值域范围 JS散度的值域范围是[0,1]，相同则是0，相反为1。相较于KL，对相似度的判别更确切了。（2）对称性 即 JS(...
KL散度的理解 转自:https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 浅谈KL散度 一、第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leiblerdivergence,简称KLD),信息散度(informationdivergence),信息增益(information gain)。 KL散度...