美文网首页试读
KL散度

KL散度

作者: 术枚派 | 来源:发表于2021-06-30 10:09 被阅读0次

定义

相对熵（relative entropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler divergence）或信息散度（information divergence），是两个概率分布（probability distribution）间差异的非对称性度量 。在信息理论中，相对熵等价于两个概率分布的信息熵（Shannon entropy）的差值。

计算

离散情况
KL(P||Q)=\sum{P(x)\log{\frac{P(x)}{Q(x)}}}
连续情况
KL(P||Q)=\int{P(x)\log{\frac{P(x)}{Q(x)}}}dx

应用

相对熵可以衡量两个随机分布之间的距离，当两个随机分布相同时，它们的相对熵为零，当两个随机分布的差别增大时，它们的相对熵也会增大。所以相对熵可以用于比较分布的相似度。作为一些损失函数的一部分。

在机器学习中，P往往用来表示样本的真实分布，Q用来表示模型所预测的分布，那么KL散度就可以计算两个分布的差异，也就是Loss损失值。
有时会将KL散度称为KL距离，但它并不满足距离的性质，因为KL散度不是对称的，且KL散度不满足三角不等式。

引用

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

相关文章

网友评论

    本文标题：KL散度

    本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/waolultx.html

    延伸阅读

    深度阅读

    • 您也可以注册成为美文阅读网的作者，发表您的原创作品、分享您的心情！

    栏目导航

    热点阅读

    试读

    关于我们|服务条款|联系我们|KL散度|投稿指南|网站地图|RSS订阅|排版工具|手机版

    提供经典美文摘抄,优美散文欣赏,现代诗歌精选,短篇小说,心情随笔,表白情书范文,故事会在线阅读欣赏

    Copyright © 2014-2023 Haomeiwen.com All Rights Reserved. 好美文阅读网 版权所有

    备案信息：桂公网安备 45052102000051号 · 桂ICP备13007215号-3

    本站所收录作品、热点评论等信息部分来源互联网，目的只是为了系统归纳学习和传递资讯

    所有作品版权归原创作者所有，与本站立场无关，如不慎侵犯了你的权益，请联系我们告知，我们将做删除处理！