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...
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函数,...
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...
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 ...
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?
交叉熵(也称为对数损失)是分类问题中最常用的损失函数之一。但是,由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性,我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。所以,在这篇文章中,让我们看看熵背后的基本概念,把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的...
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...