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...
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...
JS散度是KL散度的一种变体形式。 KL散度: 也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性(也可以简单理解成相似性),二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质: ●非负性。即KL散度大于等于零。 ●非对称性。即运算时交换P和Q的位置,得到的结果也不一样。(所以这里严格来讲也不能把KL散度称为KL距离,...
所以 Wesserstein 距离又叫 Earth-Mover(推土机)距离。 Wessertein 距离相比 KL 散度和 JS 散度的优势在于: 即使两个分布的支撑集没有重叠或者重叠非常少,仍然能反映两个分布的远近。而 JS 散度在此情况下是常量,KL 散度可能无意义。这也是WesserteinGAN 的核心思想。
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...
JS散度全称Jensen-Shannon散度,我们这里简称JS散度。在概率统计中,JS散度也与前面提到的KL散度一样具备了测量两个概率分布相似程度的能力,它的计算方法基于KL散度,继承了KL散度的非负性等,==但有一点重要的不同,JS散度具备了对称性。== JS散度的公式如下,我们设定两个概率分布为P和Q,另外我们还设定M = 0.5 *...
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...
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: Wasserstein 距离(该部分摘自KL 散度、JS 散度、Wasserstein 距离): KL 散度和 JS 散度度量的问题: ...
即 JS(P||Q)=JS(Q||P)，从数学表达式中就可以看出 KL散度和JS散度度量的时候有⼀个问题：如果两个分配 P,QP,Q 离得很远，完全没有重叠的时候，那么KL散度值是没有意义的，⽽JS散度值是⼀个常数。这在学习算法中是⽐较致命的，这就意味这这⼀点的梯度为 00。梯度消失了 3.交叉熵（Cross ...
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: Wasserstein距离(该部分摘自KL散度、JS散度、Wasserstein距离): KL散度和JS散度度量的问题: 如果两个分配P,Q离得很远,完全没有重叠的时候,那么KL散度值是没有意义的,而JS散度...