KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量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(如估计量化系数)等机器学习任务中。 网上好多用太空蠕虫的例子说明KLD的概念,虽然生动,但感觉深度还不够,本文是建议在网上大量KLD资料的仔细研究后,加上个人的理解并整理所得。
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散度进行理解: KL散度的定义与基本性质。 从采样角度出发对KL散度进行直观解释:KL散度描述了我们用分布Q来估计数据的真...
在这篇文章中,将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中,我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。 2.公式 KL散度起源于信息论。信息论的主要目标是量化数据中有多少信息。信息论中最...
使用KL散度测量丢失的信息 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...
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。
KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy)。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是:在相同事件空间里,概率分布P(x)的事件空间,若用概率分布Q(x)编码时,平均每个基本事件(符号)编码长度增加了多少比特。我们用D(P||Q)表示KL距离...
KL散度(Kullback-Leibler divergence) 散度( ),也被称为相对熵、互熵或鉴别信息,是用来衡量两个概率分布之间的差异性的度量方法。以下是对 散度的详细解释: 定义 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。设P(x)和Q(x)是随机变量X上的两个概率分布,KL散度的定义如下:...
KL 散度的计算公式 KL散度(Kullback-Leibler散度)是一种衡量两个概率分布之间差异性的度量方法。 KL 散度是对熵公式的轻微修改。假定有真实的概率分布 p (一般指观察值,样本)和近似分布 q(一般指预测模型的输出),那两者的差异如下(离散型): DKL(p∣∣q)=∑i=1Np(xi)⋅(logp(xi)−logq(xi)...
相对熵，也称Kullback-Leibler散度，是衡量两个概率分布之间差异的度量。在统计学和信息论中，它常用于比较实际分布与模型分布之间的差距。相对熵为0表示两个分布具有相同信息量。其非负性质表明，使用模型分布编码实际分布时，平均编码位数不会减少。给定两个概率分布P和Q，相对熵定义为：在离散概率分布的...
机器学习:Kullback-Leibler Divergence (KL 散度) 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,我们只能拿到数据的部分样本,根据数据的部分样本,我们会对数据...