KL散度的特点 KL散度的常见应用场景 总结 大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的损失函数和代价函数,各函数的使用场景。 损失函数 一、回归问题中的损失函数 1. 均方误差(Mean Squared Error, MSE) 定义: MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2 描述:MSE 衡量的是预测...
Kullback-Leibler散度损失函数,简称KL散度损失函数,由美国统计学家Solomon Kullback和俄国统计学家R. Leibler于1951年提出,通常称作KL散度,是一种非对称,度量两个概率分布之间距离的量度,又称相对熵、交叉熵或信息散度,是一种重要的信息理论概念。KL散度损失函数,对于两个概率分布P和Q来说,可以用下式表示: $$KL(P...
即证明KL散度作为损失函数的非负性,当其期望为0时表明,预测值与真实值完全相同。期望值越大表明相差越大。 上述过程为离散型KL散度的推导过程,连续型的公式如下所示: 连续性分布变量KL散度 KL散度是非对称的,这就是说D(P||Q)!= D(Q||P). KL散度可以用来。若两者差异越小,KL散度越小,反之亦反。当两分...
使用KL散度作为损失函数可能不是最优选择，因为它可能导致模式崩溃（mode collapse）等问题。否[6]...
尽管最初的建议使用 KL 散度,但在构建生成对抗网络 [1] 时,在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。当我们有多个概率分布并且我们想比较它们之间的关系时,熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。 在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。所以我们首...
KL散度主要用来比较两个概率分布的相似程度,以判断模型的生成效果或者优化生成模型的训练。KL散度不能用来作为单独的损失函数,而是作为辅助指标来参与模型训练。 使用方法: KL散度的计算公式如下: KL(P,Q) = ∑(P(x) * log(P(x) / Q(x))) 其中,P表示真实分布,Q表示模型分布。KL散度衡量了从P中获取信息...
信息量 |熵| 交叉熵 |KL散度 (相对熵)|交叉熵损失函数, 视频播放量 16490、弹幕量 117、点赞数 805、投硬币枚数 589、收藏人数 1544、转发人数 159, 视频作者 Enzo_Mi, 作者简介 Be Aggressive,相关视频:一个视频彻底搞懂交叉熵、信息熵、相对熵、KL散度、交叉熵损
总结: KL散度是一种用于衡量概率分布差异的损失函数,适用于多个领域的不同任务。在使用KL散度时,需要根据具体情况选择合适的计算方法,可以用于概率分布比较、生成模型训练、异常检测和特征选择等任务中。最后,KL散度通常与其他损失函数结合使用,以实现更好的模型优化效果。©...
机器学习 | 算法模型 —— 算法训练:损失函数之交叉熵(熵/相对熵/KL散度/sigmoid/softmax),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
损失函数有多种,此次介绍分类问题最常用的交叉熵(cross entropy)损失,并从信息论和贝叶斯两种视角阐释交叉熵损失的内涵。 ##公式请查看:https://blog.csdn.net/Ambrosedream/article/details/103379183 K-L散度与交叉熵 随机变量X有k种不同的取值:,,。 记X的取值的概率为p(X=) ,简写为P() ...