1. KL散度定义 两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量; 参与计算的一个概率分布为真实分布,另一个为理论(拟合)分布,相对熵表示使用理论分布拟合真实分布时产生的信息损耗。 设P(x),Q(x) 是随机变量 X 上的两个概率分布,则在离散随机变量的情形下,KL散度的定义为: KL(P‖Q)=∑P(x)...
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标,它作为经典损失函数被广泛地用于聚类分析与参数估计等机器学习任务中。今天,我们来唠一唠这个KL散度,主要从以下几个角度对KL散度进行…
概述 在数理统计中Kullback–Leibler divergence, (又称相对熵/KL散度)是一个衡量一个概率分布 与另一个参照概率分布 之间不同程度的度量。一个简单的解释便是当实际分布为 但是用 作为模型时的差距。在简单的情况下,相对熵为0表明这两个分布有相同数量的信息。相对熵是非负函数。 考虑两个概率分布 和 。通常,...
Kullback-Leibler散度只是对我们的熵公式的略微修改。不仅仅是有我们的概率分布p,还有上近似分布q。然后,我们查看每个log值的差异: 本质上,我们用KL散度看的是对原始分布中的数据概率与近似分布之间的对数差的期望。再说一次,如果我们考虑log2,我们可以将其解释为“我们预计有多少比特位的信息丢失”。我们可以根据期...
相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数。 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示...
KL散度(Kullback-Leibler_divergence) KL-divergence,俗称KL距离,常用来衡量两个概率分布的距离。 1. 根据shannon的信息论,给定一个字符集的概率分布,我们可以设计一种编码,使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。假设这个字符集是X,对x∈X,其出现概率为P(x),那么其最优编码平均需要的比特数等于这个...
Kullback-Leibler Divergence (KL 散度) 原文:https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/80550561 今天,我们介绍机器学习里非常常用的一个概念,KL 散度,这是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。我们知道,现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据,一般来说,我们无法获取数据的总体,...
KL 散度(Kullback-Leibler Divergence),也称为相对熵(Relative Entropy),是用来衡量两个概率分布之间的差异。KL 散度常用于信息论和统计学中,它可以用来比较两个概率分布之间的相似性或差异程度。 对于两个离散概率分布 P 和 Q,它们的 KL 散度定义如下: ...
KL散度(Kullback-Leibler divergence),散度用于量化使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息量。散度是基于信息论的概念,而信息的传递方向是有