相对熵的值是⾮负值，即D(P||Q)>0 2.JS散度（Jensen-Shannon divergence）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...
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: 在计算模型与目标分布之间的差异时,由于不能互换二者的顺序,此时采用KL散度是最合适的。观察下面的公式可知,y是计算模型自己的...
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 Entropy) 在神经网络中,交叉熵可以作为损失函数,因为它可以衡量P和Q的相似性 ...
一、信息熵 1.1. 熵 Entropy 1.2. 条件熵 Conditional Entropy 1.3. 联合熵 Joint Entropy 1.4. 互信息 Mutual Information 二、差异度量(KL+) 2.1 交叉熵 Cross Entropy 2.2 KL散度 Kullback-Leibler Divergence(相对熵 Relative Entropy) 2.3 JS散度 Jensen-Shannon Divergence 三、其它 Wasserstein距离 参考 一文...
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散度在需要无偏比较分布的场景中特别有用。 Renyi熵和Renyi散度 Renyi熵是香农熵的广义形式,为我们提供...
熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件发生的可能性大,信息量少;事件发生的可能性小,其信息量大。 即一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,比如说现在在下雨,然后有个憨憨跟你说今天有雨,这对你了解获取天气的信息没有任何用处。但是有人跟你说明天可能也下雨,这条信息就比前一条的信息量...
交叉熵、相对熵(KL散度)、JS散度和Wasserstein距离是机器学习中常用的几种度量或损失函数,它们在各种不同的场景中都有广泛的应用。 交叉熵损失函数是机器学习中常用的损失函数之一,主要用于分类问题。它的基本思想是,对于一个分类问题,我们希望模型输出的概率分布尽可能接近真实的标签分布。交叉熵损失函数正是衡量这两...
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散度在需要无偏比较分布的场景中特别有用。 Renyi熵和Renyi散度 Renyi熵是香农熵的广义形式,为我们提供了一种更灵活的方式来衡量分布的不确定性。分布的Renyi熵定义为: ...
3.1 条件熵 3.2 信息增益 4. 交叉熵 & 相对熵(KL散度) 4.1 交叉熵 4.2 相对熵(KL散度) 4.3 交叉熵和相对熵的关系 4.4 信息投影和矩投影 5. JS散度 0. 引入:三门问题 美国的...
JS散度 推土机理论 Wasserstein距离 WGAN中对JS散度,KL散度和推土机距离的描述 写在前面的总结 目前分类损失函数为何多用交叉熵,而不是 KL 散度。 首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异,在分布差异计算中,KL 散度是最合适的。但在实际中,某一事件的标签是已知不变的(例如我们设置猫的 lab...