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...
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...
在实际应用中可以将KL散度理解为:当使用为分布Q优化的编码系统来压缩来自分布P的数据时,所产生的额外编码成本。如果Q与P相近,KL散度值较小,表示信息损失较少;反之,如果Q与P差异显著,KL散度值较大,意味着信息损失更多。换言之,KL散度量化了使用为Q设计的编码方案来编码P分布数据时所需的额外比特数。 KL散度与香...
KL散度不是对称的,不能称为距离度量(因为不满足度量空间的性质); KL散度越小,则两个域的样本分布偏差就越小。 存在的问题:若两个分布之间没有重叠,则KL散度值是无意义的(相关推导见GAN/WGAN/WGAN-GP的各种技术博客)。 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:...
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...
KL散度很容易梯度消失,KL 散度假设这两个分布共享相同的支撑集(也就是说,它们被定义在同一个点集上)。如果2个分布相聚太远或者2个分布之间没有重叠,计算出来的值为无穷大。 2.JS散度 JS散度的取值范围在0-1之间,完全相同时为0 JS散度是对称的 fromscipyimportstatsimportnumpy as np ...
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(...
很明显散度是不对称的,并不是p和q的距离。散度一些基础性质在这里不再详细罗列。 3.JS散度 KL散度的缺点是它不是距离、不对称。因此引进JS散度的概念。JS散度的定义如下: 由定义可以看出,JS散度是对称的,可以用于衡量两种不同分布之间的差异。JS散度用于生成对抗网络的数学推导上。
KL散度的理解 转自:https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 浅谈KL散度 一、第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leiblerdivergence,简称KLD),信息散度(informationdivergence),信息增益(information gain)。 KL散度...