两个概率分布之间的距离有很多种描述方式，一个比较脍炙人口的是KL divergence:KL(p||q)=∫Rnp(x)logp(x)q(x)dx，尽管它严格意义上不是一个距离(比如不满足对称性)。从定义可以看出，KL并不关心Rn的几何性质，因为p和q的比较都是在同一点进行的(换句话说，只要x1≠x2，KL并不carep(x1)/q(x2)的...
两个概率分布之间的距离有很多种描述方式，一个比较脍炙人口的是KL divergence:KL(p||q) = \int_{\...
在机器学习、深度学习中,经常听见熵(entropy)、交叉熵(cross-entropy)、KL散度( Kullback–Leibler divergence )、JS散度( Jensen-Shannon divergence )这些概念。初次听见这些概念肯定一头雾水,在很多地方都能见到对这些概念 high-level 的解释,但 high-level 的解释并不能对这些概念更深入的理... ...
Wasserstein距离与KL散度(Kullback-Leibler divergence)和JS散度(Jensen-Shannon divergence)是衡量概率分布差异的常用方法。不同于KL散度和JS散度可能在某些情况下无法提供有效梯度的情况,Wasserstein距离因其直观的物理意义和优良的数学性质,在处理分布间重叠很少或完全不重叠的情况下能提供更平滑、更可靠的梯度。这在训练深...
,又称KL散度( Kullback–Leibler divergence),是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。...( Kullback–Leibler divergence),是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。 网上一节公开课的笔记 公开课地址:《生成对抗网络原理及代码解析》_小象学院_曲思聪 Generative:生成智能...
之前在《关于GAN的一些笔记》中写到了 Wasserstein distance 相较于 JS/KL divergence 的优越性。就算PG,PdataPG,Pdata之间没有重叠也可以衡量两个分布的距离。 当然,W(P,Q)=infγ∈Π(Pdata,PG)E(x,y)∼γ[∥x−y∥]W(P,Q)=infγ∈Π(Pdata,PG)E(x,y)∼γ[‖x−y‖]这种形式没法直接...
论文标题:Wasserstein Distance Rivals Kullback-Leibler Divergence for Knowledge Distillation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2412.08139 项目地址: https://peihuali.org/WKD/ 代码地址: https://github.com/JiamingLv/WKD 背景与动机介绍 知识蒸馏(KD)旨在将具有大容量的高性能教师模型中的知识迁移到轻量级的学...
Here, we propose a new information-geometrical theory that is a unified framework connecting the Wasserstein distance and Kullback-Leibler (KL) divergence. We primarily considered a discrete case consisting of $n$ elements and studied the geometry of the probability simplex $S_{n-1}$, which is...
而Wasserstein距离,也被称为地球勘测距离(Earth Mover’s Distance, EM Distance),是用来衡量两个分布之间的相异程度的一种测量指标。与传统的KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)等距离度量方法不同,Wasserstein距离考虑了两个概率分布的结构信息,因此能够在处理分布之间的非重叠部分时更加有效。 Wasserstein距离的计算方法...
KL散度和JS散度 在学习Wasserstein距离,首先回顾在机器学习算法中,衡量两个分布相似程度的指标常常是KL散度(Kullback-Leibler Divergence)以及JS散度 (Jensen-Shannon Divergence)。 KL散度 KL散度描述的是,评价训练所得的概率分布p与目标分布q之间的距离,可以表示为 ...