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,
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。
交叉熵和KL散度的主要区别在于它们的侧重点和公式表达。交叉熵关注的是基于主观概率分布进行编码时的信息量,而KL散度关注的是两个分布之间的差异。在公式上,KL散度可以表示为交叉熵与信息熵的差值。在应用场景上,交叉熵常用于优化模型,而KL散度则用于比较分布的相似性。
综上所述,KL散度和交叉熵虽然都用于比较两个概率分布之间的差异,但它们在定义、数学性质、应用场景等方面存在显著差异。
❝ QA: 已知区间下,均匀分布是最大熵分布,已知均值情况下,指数分布是最大熵分布。均值和标准差已知的情况下,正态分布是最大熵分布。为什么?请读者思考下。 hint: 可以通过最大熵原理(MLE)推导。 ❞ KL 散度 KL divergence KL 散度通常用来度量两个分布之间的差异。KL 散度全称叫kullback leibler 散度,也叫...
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...
模型蒸馏的具体实现过程,kl散度和交叉熵的联系与区别;模型蒸馏旨在将大模型知识迁移到小模型以提升其性能。实现时需先确定教师模型和学生模型架构。教师模型通常是性能优良但复杂的预训练模型。学生模型是相对简单且有待优化的模型。准备好用于训练的大规模标注数据集。训练过程中教师模型固定参数进行知识输出。学生模型...
相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。 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 ...
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...