KL散度（相对熵）
香农信息量I：熵H§：交叉熵H(p,q)越小，p,q越相似。相对熵（KL散度）其中p(xi)和q(xi)是两个概率分布，KL使用来计算两个信息熵之间的差值的。在判断预测是否准确的时候可以用预测值作为q(xi)，p(xi)作为真实值。熵、交叉熵和相对熵关系 ...
交叉熵cross entropy和相对熵（kl散度）
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler divergence），用于衡量两...
详解机器学习中的熵、联合熵、条件熵、相对熵和交叉熵
原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shann...