KL散度中的KL代表Kullback-Leibler ,他们两个在 1951 年提出了KL散度。 有两个概率分布为:P , Q 。KL散度告诉了Q和P的接近程度,也就是相毕吵似度,利用交叉熵减去信息熵即可。 严格的证明KL散度的非负性: -log函数为凸函数,那么利用琴生不等式: KL散度不仅可以从信息论的角度来看,也可以从概率的角度来看,...
KL 散度(Kullback-Leibler Divergence),也叫KL 距离或相对熵(Relative Entropy),是用概率分布 来近似 时所造成的信息损失量.KL 散度是按照概率分布 的最优编码对真实分布为 的信息进行编码,其平均编码长度(即交叉熵) ( , ) 和 的最优平均编码长度(即熵) ( ) 之间的差异.对于离散概率 分布 和 ,从 到 的...
相对熵:也称KL散度,信息增益,信息散度,是对两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。相对熵值为非负数,由吉布斯不等式(吉布斯不等式)可知,当且仅当P=Q时DKL(P||Q)为零。 相对熵计算公式 交叉熵:其用来衡量在给定的真实分布下,使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小 交叉熵计算...
在信息论和动力系统里面,Kullback-Leibler 散度(简称 KL 散度,KL divergence)是两个概率分布 P 和 ...
KL散度 KL散度是F-散度的一个特例,当f(x)=xlogx的时候:DKL(p‖q)=∫p(x)log(p(x)q(x)...
KL散度(或互信息)是统计独立性的最佳测度。
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,也叫做相对熵(relative entropy)。在机器学习中常用到,譬如近似推断中,有变分推断和期望传播,都是通过 Minimize KL散度来实现推断实现逼近目标分布。 ❝ 除了KL散度还有α散度,aplha-beta散度 ...
交叉熵损失函数及其与熵和KL散度的关系