JS散度是KL散度的一种变体,与KL散度相似,P和Q越相似,JS散度越小。 JS散度的性质: ●JS散度的值域范围是[0,1],完全相同为0,完全相反为1。相较于KL,对相似度的判别更确切了。 ●对称性。通过公式可以看出交换了P和Q的位置计算结果仍然一样。(个人认为这种JS散度的出现就是为了解决KL散度不对称的问题) pytho...
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...
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"标准"分布,而是通过混合分布M来评估它们的综合行为。这使得JS散度在...
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：但是不同于KL主要⼜两⽅⾯：（1）值域范围 JS散度的值域范围是[0,1]，相同则是0，相反为1。相较于KL，对相似度的判别更确切了。（2）对称性 即 JS(...
KL散度与JS散度 1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q,二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质:P表示真实分布,Q表示P的拟合分布 非负性:KL(P||Q)>=0,当P=Q时,KL(P||Q)=0;...
三、JS散度 解决了KL散度的非对称性问题。 性质: 满足对称性: 取值范围: 存在的问题:若两个分布之间没有重叠,则JS散度值为一个常数,导致梯度无法更新(相关推导见GAN/WGAN/WGAN-GP的各种技术博客)。 四、交叉熵 交叉熵的计算公式: 交叉熵与KL散度之间的关系: ...
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...
目录KL 散度 JS 散度 (Jensen-Shannon) Wasserstein 距离 KL 散度 KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益。KL 散度是是两个概率分布 和 差别的非对称性的...,JS 散度度量了两个概率分布的相似度。一般地,JS 散度是对称的,其取值是 0 到 1 之间。定义如下: 虽然 JS 散度可以对称,但有一个致命问题: 如果...
JS散度(Jensen-Shannon divergence) JS散度的数学公式 不同于KL的主要两方面 KL散度(Kullback-Leibler divergence) 又称KL距离,相对熵。KL散度是描述两个概率分布P和Q之间差异的一种方法。直观地说,可以用来衡量给定任意分布偏离真实分布的程度,如果两个分布完全匹配,那么KL(p||q)=0,否则它的取值应该是0～∞(inf...