总结来说,KL散度和交叉熵的区别在于:KL散度是非对称的,衡量信息损失;而交叉熵是对称的,衡量模型预测与真实分布的差异。在机器学习中,KL散度通常用于无监督学习任务,而交叉熵用于监督学习任务。
相对熵,Kullback-Leibler Divergence,K-L 散度 交叉熵可以衡量我们基于某种主观认识去感受客观世界时,会产生的平均惊喜。但是根据上面的分析以及数值计算的案例可以看出,即使主观和客观完全匹配 ——这时交叉熵等于信息熵 —— 只要事件仍然随机而非确定,就一定会给我们造成一定程度的惊喜,即不为 0。那我们要怎么度量主...
在本文中，我们介绍了KL散度和交叉熵这两个概念，并比较了它们之间的异同。KL散度用于比较两个概率分布之间的差异，而交叉熵用于衡量模型预测和真实标签之间的差异。尽管它们有一定的联系，但它们在使用和应用上还是有所区别。在机器学习中，KL散度和交叉熵都有着广泛的应用，可以用来评估模型的性能和更新模型参数。
交叉熵:交叉熵是衡量使用一个概率分布Q来编码另一个概率分布P时所需的平均信息量。 应用上的区别 KL散度:KL散度在深度学习中常用于衡量两个概率分布之间的差异,如在变分推断、生成模型(如VAE)、强化学习等领域。它也用于检测数据分布的漂移。 交叉熵:交叉熵在深度学习中主要用作损失函数,特别是在分类任务中。它...
KL散度和交叉熵的不同处:交叉熵中不包括“熵”的部分 KL散度和交叉熵的相同处:a. 都不具备对称性 b. 都是非负的 等价条件(章节3):当 A A A 固定不变时,那么最小化KL散度 D K L ( A ∣∣ B ) D_{KL}(A||B) DKL(A∣∣B) 等价于最小化交叉熵 H ( A , B ) H(A,B) H(A,B...
机器学习 | 算法模型 —— 算法训练:损失函数之交叉熵(熵/相对熵/KL散度/sigmoid/softmax),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
KL散度与交叉熵区别与联系 入手。 通用的说,熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。 放在信息论的语境里面来说,就是一个事件所包含的信息量。 2.KL散度KL散度,有时候也叫KL距离,一般被用于计算两个分布之间的不同。看名字似乎跟计算两个点之间的距离也很像,但实则不然,...
交叉熵和KL散度：一、交叉熵 定义：交叉熵用于衡量两种概率分布之间惊喜度的期望差异，即基于主观概率与客观概率之间的不匹配程度来评估惊喜。应用场景：在机器学习中，交叉熵常作为损失函数，因为它可以衡量模型预测与实际概率分布之间的差异。当主观认知与客观现实存在显著差异时，交叉熵值会较大，说明模型...
KL散度和交叉熵都是衡量两个概率分布之间的差异，但它们的特性和应用场景有所不同。KL散度，也被称为相对熵，主要衡量用一个概率分布Q去拟合真实分布P时所需的额外信息量。它特别之处在于不是对称的，也就是说，从分布P到分布Q的KL散度，并不等于从分布Q到分布P的KL散度。此外，KL散度只有在两个...
kl散度和交叉熵的区别 KL散度,有时候也叫KL距离,一般被用于计算两个分布之间的不同。KL散度衡量两个数据分布之间的差异,KL散度越小,则表示两个数据分布之间的差异越小,而交叉熵同时包含了真实数据分布信息和模型预测分布信息,故得名交叉熵。KL散度和交叉熵在特定的条件先等价。 KL散度,有时候也叫KL距离,一般被用...