kl散度交叉熵_kl散度

老遇到交叉熵作为损失函数的情况,于是总结一下 KL散度交叉熵从KL散度(相对熵)中引出,KL散度(Kullback-Leibler Divergence)公式为: KL散度是衡量两个分布之间的差异大小的

所谓相对,自然在两个随机变量之间。又称互熵,Kullback–Leibler divergence(K-L散度)等 交叉熵(Cross Entropy),主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。对一个离散随机变

交叉熵本质上可以看成,用一个猜测的分布的编码方式去编码其真实的分布,得到的平均 KL散度/KL距离是衡量两个分布的距离,KL距离一般用D(p||q)或者D_p(q)称之为p对q的相

交叉熵和熵,相当于,协方差和方差相对熵相对熵考察两个信息(分布)之间的不相似性:所谓相对,自然在两个随机变量之间。又称互熵,Kullback–Leibler divergence(K-L散度)等。设

KL散度 交叉熵的公式如下: 本质上可以看成用p分布的编码方式去编码q分布,所得到的编码长度期望。 KL散度(相对熵)公式如下: q对p的相对熵 用形象化地表示三者的关系: 第一

熵(entropy)、KL散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)和交叉熵(cross-entropy)在机器学习的很多地方会用到。比如在决策树模型使用信息增益来选择一个最佳的划分,使得熵下

当我们用sigmoid函数作为神经元的激活函数时,最好使用交叉熵代价函数来替代方差代 KL散度(Kullback–Leibler divergence,KLD) Kullback–Leibler divergence。它表示2个函

{KL}(p_{data}||p_{model})=E_{\mathsf{x}\sim p_{data}}\left[ \log p_{data}-\log p_{model}(x) \right]$$而最小化KL散度又等价于最小化分布之间的交叉熵$$-E_{\mathsf{x}\sim p_{da

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