L散度和交叉熵有一定的联系。在概率论中，KL散度可以被定义为两个概率分布之间的交叉熵与真实分布的熵的差值。具体地说，KL散度的公式如下：H(P, Q)表示P和Q的交叉熵，H(P)表示P的熵。可以看到，KL散度包含了交叉熵和熵的概念，因此它们之间有着密切的联系。KL散度与交叉熵的应用 交叉熵通常用于监督学习任务...
因此,KL散度或相对熵可通过下式得出: 从不同角度解读KL散度 统计学意义上的KL散度:在统计学意义上来说,KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度。若两者差异越小,KL散度越小,反之亦反。当两分布一致时,其KL散度为0。正是因为其可以衡量两个分布之间的差异,所以在VAE、EM、GAN中均有使用到KL散度。 信息论角...