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...
就被这样推导出来的熵,以及衍生出来的互信息、KL散度、交叉熵等等,最后居然和许多学科都有交叉,并且都work。这让人不得不惊叹信息论的玄妙。 在上一篇文章机器学习理论—信息论:自信息、熵、交叉熵与KL散度中我们从信息论的角度解释了交叉熵和KL散度作为损失函数的intuition。但是完全从信息论的角度去理解它们,可能...
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...
所以,交叉熵损失函数为-(1\log q+0\log (1-q))=-\log q 显然q越接近1,即预测得越准,交叉熵损失函数越接近0,即越小。 二、KL散度 当然,也有用KL散度作为损失函数的。 KL散度也能够衡量两个概率分布的差异,KL散度也叫做相对熵 下面是KL散度的公式: D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^n p_ilog(\fra...
KL散度作为损失函数的考量 相互关系总结：不对称性和非负性是KL散度的固有属性，可能影响其在特定任务中...
机器学习中的基本概念:信息熵,交叉熵和KL散度(讲的超好) 1.6万 13 7:20 App 什么是交叉熵误差,多分类中的交叉熵损失函数 4673 1 6:44 App 六分钟精通交叉熵损失函数原理及实例 4456 2 11:29 App 机器学习基础—KL 散度 77.3万 5363 1:20:06 App 09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集...
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...
KL散度的推导过程 在上述公式中,yi是真实值,yi撇是预测值,均在区间[0,1]范围内。 在这个地方可以不用jensen不等式?可以直接通过微分求导来得到这个不等式,把yi当作自变量求导即可。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。
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() ...
深度学习以KL散度作为损失函数实现流程 整体流程 每一步操作 步骤1:准备数据 在这一步中,我们需要加载数据集,处理数据,准备训练集和测试集。 #加载数据集data = load_data()#处理数据preprocessed_data = preprocess_data(data)#划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(pre...