交叉熵是指存在于两个概率分布之间的信息量。在这种情况下,分布 p 和 q 的交叉熵可以表述如下: KL散度 两个概率分布之间的散度是它们之间存在的距离的度量。概率分布 p 和 q 的KL散度( KL-Divergence )可以通过以下等式测量: 其中方程右侧的第一项是分布 p 的熵,第二项是分布 q 对 p 的期望。在大多数实...
其交叉熵为: 对于一个数据集x,其交叉熵为: 总结 因为训练集中每个样本的标签是已知的,此时标签和预测的标签之间的KL散度...为:KL散度是衡量两个分布之间的差异大小的,KL散度大于等于0,并且越接近0说明p与q这两个分布越像,当且仅当p与q相等时KL散度取0.交叉熵在机器学习的分类问题中,常以交叉熵作为损失...
如果我们的预测是完美的,即预测分布等于真分布,那么交叉熵就是简单的熵。但是,如果分布不同,那么交叉熵将比熵大一些位。交叉熵超过熵的量称为相对熵,或者更常见的称为Kullback-Leibler散度(KL散度)。简而言之, 从上面的例子,我们得到K-L散度=交叉熵 - 熵=4.58–2.23=2.35位。 应用 现在,让我们在应用程序中使...
而交叉熵呢,它看起来也像是个“距离”,但是它和KL散度有点像兄弟。交叉熵损失其实是KL散度加上一个常数。这是什么意思呢?简单来说,交叉熵损失不仅仅是在测量模型的预测值和真实值之间的差异,它还加入了一些“额外的惩罚”成分。这就好比你在考试中,不仅要做对题目,还要尽量少扣分。假设你答错了一道选择题,交...
Q是预测结果。因此虽然KL散度相较于交叉熵多了一项H(P)，但是对于梯度而言H(P)没有贡献。结果是损失...
根据我的认知,KL散度和交叉熵损失尽管loss值不同,但是求导的梯度应该是一致的。在我的训练过程中,控制变量只有损失函数不同,训练开始的前几十步,梯度完全相同,只有loss不同,左侧是交叉熵,右侧是kl散度。 但观察到从某一步开始,梯度开始完全不一样了。 于是产生了这个问题,什么情况下,相同输入的KL散度和交叉熵损...
交叉熵损失函数(Cross Entropy loss function),主要为了度量两个概率之间的差异性。信息量香农(shannon)曰:信息是用来消除随机不确定性的。 “太阳从...随机变量即:使用明天天气的概率计算信息熵。 相对熵relative entropy (KL散度kullback-leibler divergence) 对于同一个随机变量X有两个独立的概率分布P ...
交叉熵损失函数及其与熵和KL散度的关系 最小化交叉熵等价于最小化KL散度等价于最大化对数似然估计。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2023-03-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 error function sum 函数 评论 登录后参与评论 ...
从零开始学人工智能(19)--数学 · 神经网络(三)· 损失函数 卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 KL距离 机器学习:Kullback 变分自编码器(一):原来是这么一回事 PRAML学习笔记-信息论 - 游园惊梦 - 博客园 小孩都看得懂的熵、交叉熵和 KL 散度...
KL散度越小,表示P(x)和Q(x)越接近,所以可以通过反复训练,来使Q(x)逼近P(x),但KL散度有个特点,就是不对称,就是用P来你和Q和用Q来你和P的KL散度(相对熵)是不一样的,但是P和Q的距离是不变的。 那KL散度(相对熵)和交叉熵有什么联系呢?