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。
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...
kl散度和交叉熵的区别 交叉熵和KL散度都是用来测量两个概率分布。但是具体有什么区别呢? 熵entropy 首先我们考虑 claification 问题。我们可以用熵(entropy)来描述系统的不确定性,熵越大,信息量越大,不确定越大。熵的公式如下: S(v)=-\um_{i} p\left(v_{i}\right) \log p\left(v_{i}\right) \\ ...
一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 我们上面说的是对于一个随机变量x的事件A的自信息量,如果我们有另一个独立的随机变量x相关的事件B,该怎么计算它们之间的区别?
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...
交叉熵,交叉的是古典和贝叶斯学派 对于概率,比较经典的理解是看做是重复试验无限次后事件频率会逼近的值,是一个客观存在的值;但是贝叶斯学派提出了另一种理解方式:即将概率理解为我们主观上对事件发生的确信程度。 两种理解其实在逻辑上似乎并不互斥,既可以有客观存在,也可以有主观认识,所以我们不妨假设: ...
熵是一种量度,是信息不确定性的量度; KL散度不是一种量度,并且不对称,KL(P||Q)一般不等于KL(Q||P); 交叉熵不是一种量度; 对于交叉熵不是一种量度进行说明: 如果: H(P1 || Q1)=0.1 H(P2 || Q2)=0.2 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...
目录 收起 信息熵 相对熵(KL散度) 交叉熵 最大似然估计 by:Jackeeee_M 信息熵 信息熵是用来描述一个系统不确定性程度的指标。 首先,我们先来看几个信息熵的性质: 越不可能发生的事情,信息量越大;反之,必定会发生的事,信息为0 信息量越大,信息熵也越大 几个独立事件同时发生的信息量=每一个事件的信...
具体来说,交叉熵损失可以看作是KL散度损失的一种特殊形式,即当参考分布为真实分布时,交叉熵损失就等于KL散度损失减去真实分布的熵。由于真实分布的熵是固定的,因此在比较不同模型的预测性能时,交叉熵损失与KL散度损失是等价的。 此外,从优化的角度来看,最小化交叉熵损失与最小化KL散度损失也是一致的。因为两者都...