KL散度(KL divergence, JS divergence) 在信息论和概率论中,KL散度描述两个概率分布PP和QQ之间的相似程度。 定义为: D(p||q)=n∑i=1p(x)logp(x)q(x).D(p||q)=∑i=1np(x)logp(x)q(x).
结果显示参数不相同，这说明s_model_b的参数收到js散度的影响，导致参数与kl散度的结果不同。但是这个...
最小值是 0,(两个分布 p 和 q 相等时);否则是正值(不是那么直观,只能理解成,p < q 时,log 项是负数,但是由于 p 小,p乘上log项所占加权比例小,所以总体积分值应该还是正的)。也就是说 KL divergence 衡量了两个概率分布匹配的程度。 拓展:可以将监督学习过程看作类似:想要 model 更准确地预测真实值,...
def kl_divergence(p, q): return np.sum(kl_div(p, q)) # Jensen-Shannon散度计算 def js_divergence(p, q): m = 0.5 * (p + q) return 0.5 * (kl_divergence(p, m) + kl_divergence(q, m)) # Renyi散度计算 def renyi_divergence(p, q, alpha): return (1 / (alpha - 1)) * np...
相对熵又称 KL 散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x),我们可以使用 KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)来衡量这两个分布的差异。 在机器学习中,P 往往用来表示样本的真实分布,Q 用来表示模型所预测的分布,那么 KL 散度就可以计算两个分布的差异,也就是 Loss 损...
defjs_divergence(p,q): m=0.5*(p+q) return0.5*(kl_divergence(p,m)+kl_divergence(q,m)) # Renyi散度计算 defrenyi_divergence(p,q,alpha): return(1/(alpha-1))*np.log(np.sum(np.power(p,alpha)*np.power(q,1-alpha))) 利用这些函数可以计算并绘制不同散度随时间的变化: ...
KL散度、JS散度和交叉熵 三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标。不同之处在于它们的数学表达。 对于概率分布P(x)和Q(x) 1)KL散度(Kullback–Leibler divergence) 又称KL距离,相对熵。 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KL散度越小。 KL散度主要有两个性质: ...
def kl_divergence(p, q): return np.sum(kl_div(p, q)) # Jensen-Shannon散度计算 def js_divergence(p, q): m = 0.5 * (p + q) return 0.5 * (kl_divergence(p, m) + kl_divergence(q, m)) # Renyi散度计算 def renyi_divergence(p, q, alpha): ...
defjs_divergence(p, q): m=0.5* (p+q) return0.5* (kl_divergence(p, m) +kl_divergence(q, m)) # Renyi散度计算 defrenyi_divergence(p, q, alpha): return (1/ (alpha-1)) *np.log(np.sum(np.power(p, alpha) *np.power(q, 1-alpha))) ...
divergence )JS散度基于KL散度,是一个对称平滑版本的KL散度。 ppp 对 qqq的JS散度定义为:DJS(p∣∣q)=12DKL(p∣∣m)+12DKL(q∣∣m), where m=12(p+q)D_{JS}(p||q)=\frac{1}{2}D_{KL}(p||m)+\frac{1}{2}D_{KL}(q||m),\ where\ m=\frac{1}{2}(p+q)DJS(p∣∣q ...