https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 上一篇文章我们简单介绍了信息熵的概念,知道了信息熵可以表达数据的信息量大小,是信息处理一个非常重要的概念。 对于离散型随机变量,信息熵公式如下: H(p)=H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)]=−∑ni=1p(x)logp(x) H ( p ) = H ( X ) = ...
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标,它作为经典损失函数被广泛地用于聚类分析与参数估计等机器学习任务中。今天,我们来唠一唠这个KL散度,主要从以下几个角度对KL散度进行理解: KL散度的定义与基本性质。 从采样角度出发对KL散度进行直观解释:KL散度描述了我们用分布Q来估计数据的真...
KL散度的博客已经非常多了,但是感觉网上部分代码实现存在些许不准确之处。近期生成模型工作代码中用到两个多元高斯分布之间的KL散度,索性写篇加强记忆,以及附上代码,方便后来者。 一元高斯分布的随机变量KL散度 两个简单的高斯分布 p(x)∈N(μ1,σ12) 和q(x)∈N(μ2,σ22) ,则他们之间的KL散度推导如下 DK...
原文链接:https://blog.csdn.net/Zhaohui_Zhang/article/details/120546731
我们是不能说P1分布与Q1分布之间的差距要小于P2分布与Q2分布之间的差距的,因为这两者是不具有比较性的。 只有当 H(P || Q1)=0.1 H(P || Q2)=0.2 时,我们可以说P分布与Q1分布之间的差距要小于P分布与Q2分布之间的差距的,也就是此时才可以说P与Q1的分布差距小于P与Q2的分布的。
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 label 为 1,那么所有关于猫的样本都要标记为 1),即目标分布的熵为常数。而根据下面 KL 公式...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37452654 https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 交叉熵和相对熵 相对熵(KL散度) KL 散度:衡量每个近似分布与真实分布之间匹配程度的方法: \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N} p\left(x_{i}\right) \log... ...
KL散度(Kullback-Leibler divergence),可以以称作相对熵(relative entropy)或信息散度(information divergence)。KL散度的理论意义在于度量两个概率分布之间的差异程度,当KL散度越高的时候,说明两者的差异程度越大;而当KL散度低的时候,则说明两者的差异程度小。如果两者相同的话,则该KL散度应该为0。
本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。 在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)作为一个基础概念,在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失...
KL散度:即Kullback-Leibler散度,又称为相对熵,是衡量同一个随机变量在两个不同概率分布下的差异性。在信息论中,KL散度表示使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息。 MMD:全称为Maximum Mean Discrepancy,它是衡量两个分布之间差异的一个度量。通过比较在一个特定函数空间中两个分布的期望值来定义分布之间...