散度（学习自存）

于 2025-05-18 19:43:32 发布
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KL散度

衡量两个概率分布之间的差异

不对称的散度：

对称的散度

Jensen-Shannon 散度（JSD）

其中，

##留坑，之后再填

相对熵与KL散度在深度学习中的应用
AI天才研究院
12-31 1304
1.背景介绍 深度学习是当今最热门的人工智能领域之一，其核心技术是利用神经网络来处理大规模的数据集，以识别模式、进行预测和进行决策。深度学习的主要优势在于其能够自动学习表示和特征，从而无需人工设计特征，这使得它在许多应用中表现出色。然而，深度学习模型的训练过程通常是非常复杂的，需要大量的计算资源和时间来优化模型参数以达到最佳性能。 在深度
pytorch kl散度学习笔记
jacke121的专栏
04-07 3609
import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F if __name__ == '__main__': x_o=torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) y_o=torch.Tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]]) # x = F.log_softmax(x) x = F.softmax(x_o, dim=1) y = F.softmax(y...
交叉熵、相对熵、KL散度、JS散度
Oliverkehl的专栏
03-25 1161
以前没有从另一个角度理解过熵：用最小的bit位数描述一个分布，这个bit数就是熵 交叉熵就是用分布Q(x)拟合真实分布P(x)，最常见的就是LR的Loss 相对熵就是交叉熵减去真实分布的熵 KL散度就是相对熵，但是KL散度不具有对称性 JS散度是 JSD(P||Q)=1/2*KL(P||(P+Q)/2) +1/2*KL(Q||(P+Q)/2) 可见JS散度是具有对称性的 ...
用R语言实现信息度量
R语言中文社区
02-11 3181
作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。个人博客 http://fens.me， Ale...
机器学习_JS散度详解
欢迎大家关注我
12-10 1万+
JS散度解析。
KL散度，互信息和JSD
weixin_43691167的博客
01-11 1015
KL散度，互信息和JSD
Jensen-Shannon Divergence：定义、性质与应用
ahah12345678的博客
12-26 1840
对于连续的概率分布，需要使用积分来计算KL散度和JS散度。然而，在MATLAB中，可以使用数值积分的方法（如integral函数）来近似计算连续分布的KL散度和JS散度。在这个示例中，首先定义了一个函数calculateJSD，它接受两个概率分布P和Q作为输入，并返回它们之间的JS散度。在示例中，定义了两个离散的概率分布P和Q，并调用calculateJSD函数来计算它们之间的JS散度。通过MATLAB等编程工具，我们可以方便地计算两个概率分布之间的JS散度，并进一步研究它们之间的差异和相似性。
基于KL散度的转导转移学习
04-26
综上所述，基于KL散度的转导转移学习是一种创新的方法，它通过引入源域中的标记数据和互信息构建的特征映射，以及基于KL散度的伪标签分配，有效地处理了目标域数据缺乏的问题，提高了目标域分类器的性能，并通过实验...
【强化学习】KL散度在强化学习领域是如何应用的？请用文字和例子进行详细解释。
wq6qeg88的博客
08-09 1065
KL散度是用来衡量两个概率分布 (P) 和 (Q) 之间的差异的非对称度量。数学上，KL散度定义为：或在连续情况下：KL散度的值总是非负的，并且只有当两个分布完全相同时，KL散度才为零。KL散度在强化学习中是一种用于衡量策略变化的工具，它被广泛应用于策略梯度方法中，以限制策略更新幅度，防止策略发生剧烈变化，从而保持算法的稳定性。通过引入KL散度的限制或作为正则项，算法可以在探索与利用之间取得更好的平衡，提升学习的效果。
基于对比散度-受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析.pdf
08-19
基于对比散度-受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析，是指利用对比散度算法来训练受限玻尔兹曼机模型，使其能够从产品评论中自动学习到能够表示情感特征的数据表示（向量），进而进行情感分类。传统的情感分析...
熵、联合熵、相对熵、交叉熵、JS散度、互信息、条件熵
xian0710830114的专栏
12-10 2万+
一、熵 对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极小值（此时随机变量退化成确定的变量）。对于离散型随机变量，假设概率质量函数为p(x)，熵是如下多元函数 ： 伯努利分布的熵为： 对于连续型随机变量，假设概率密度函数为p(x)，熵（也称为微Differential Entropy分熵 ）定义为： 二、联合熵 联合熵（Joint Entropy）是熵对多维概...
KL散度与JS散度的公式与代码的简要实现
深度学习领域优质创作者，优快云博客专家
09-22 2240
关注这两种散度，其实可以延伸到一种均衡“纳什均衡”
信息熵，KL散度，JS散度与Wasserstein距离----GAN到WGAN的进化之路
qq_45809323的博客
07-16 1721
因为生成器的初始参数是随机初始化的，所以它什么都没有学习到，输入一系列采样得到的向量给它，它的输出都是些随机、混乱的图片，然后我们根据真实的数据送入判别器与生成的数据做对比，我们把真正的图片标 1，生成器产生出来的图片都标 0。网络框架如下图所示。其实到这里我们不难看出，判别器的训练目标是看到真实数据就给它比较高的分数，看到生成的数据就给它比较低的分数，我们可以把它当做是一个优化问题，具体来说，我们要训练一个判别器，其可以最大化一个目标函数，当然如果我们最小化它就可以称它为。生成的事物是真实的还是生成的；
理解JS散度(Jensen–Shannon divergence)
热门推荐
weixin_44441131的博客
05-01 8万+
文章目录1.KL散度1.1 KL散度的性质1.2 KL散度的问题即JS散度的引出2. JS散度为什么会出现两个分布没有重叠的现象参考文献 1.KL散度 用来衡量两个分布之间的差异，等于一个交叉熵减去一个信息熵（交叉熵损失函数的由来） 1.1 KL散度的性质 非负性（用Jenson‘s inequality 证明） 不对称性，即KL(P||Q)≠KL(Q||P) 1.2 KL散度的问题即J...
区别：KL散度，JS散度，Wasserstein距离（EMD）
qq_34873710的博客
10-30 1万+
1 .KL散度（相对熵）： 性质： ①描述两个概率分布P,Q之间的差异 ②非负性：当且仅当两分布相同，相对熵等于0 ③非对称性：D(p||q)≠D(q||p) ④不是距离，且不满足三角不等式 ⑤相对熵 = 交叉熵 – 信息熵： D(p||q) = H(p,q) – H(p) 意义： ①典型情况下，P：数据的真实分布；Q：数据的理论分布、模型分布，P的近似分布 ②KL散度是用来...
JS散度
weixinhum
12-23 1万+
前面我们介绍了相对熵（KL散度）的概念，知道了它可以用来表示两个概率分布之间的差异，但有个不大好的地方是它并不是对称的，因此有时用它来训练神经网络会有顺序不同造成不一样的训练结果的情况（其实个人觉得也就是训练时间差异罢了，也没那么严重）。为了克服这个问题，有人就提出了一个新的衡量公式，叫做JSJSJS散度，式子如下： JS(P1∥P2)=12KL(P1∥P1+P22)+12KL(P2∥P1+P22...
PyTorch 学习笔记（十）：初识生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）
h__ang的博客
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2014年，深度学习三巨头之一Ian Goodfellow提出了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）这一概念，刚开始并没有引起轰动，直到2016年，学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发，多篇重磅文章陆续发表，Lecun这样形容GANs“adversarial training is the coolest thing since sliced ...
类间散度矩阵和类内散度矩阵
心旷神怡
08-03 3万+
深度学习kl散度过大
最新发布
03-09
### 如何解决深度学习模型中KL散度过大的问题及优化方法 #### KL散度概述 KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，是用来衡量两个概率分布P和Q之间差异的方法[^1]。当应用于深度学习时，如果KL散度过大，则意味着预测的概率分布与目标的真实分布相差甚远。 #### 解决方案一：调整模型架构 为了减少KL散度，可以通过改进神经网络结构来提升模型的表现力。这可能涉及到增加隐藏层的数量或宽度，改变激活函数的选择等措施。一个更为复杂的模型通常能够捕捉到更多的特征模式，进而使得输出的概率分布更接近于真实情况下的分布[^4]。 #### 解决方案二：引入正则项 在损失函数中加入基于KL散度的惩罚项可以帮助控制模型复杂度并防止过拟合现象的发生。例如，在变分自编码器(VAEs)训练过程中经常采用这种方式——即最小化重构误差的同时也要使隐变量z上的近似后验q(z|x)尽可能靠近先验p(z)，以此达到降低整体KL散度的效果。 #### 解决方案三：数据增强 通过对原始训练集实施各种变换操作(如旋转、缩放和平移图像)，可以生成额外的数据样本来扩充现有集合规模。这样做不仅有助于缓解因样本不足而导致泛化能力差的问题，而且还能促使模型学到更加鲁棒性的表示形式，间接降低了测试阶段可能出现的大KL散度风险[^2]。 #### 解决方案四：重新校准模型输出 有时即使经过充分训练后的分类器也可能存在偏差，导致其给出不合理的置信分数。此时可通过温度调制(Temperature Scaling)[^3]或其他类似的技术手段对softmax层之前的logits进行适当调节，从而使最终得到的概率值变得更加合理可信，从而减小实际应用中的KL散度差距。 ```python import torch.nn.functional as F def temperature_scale(logits, T=1.0): """ Apply Temperature Scaling to logits. Args: logits (Tensor): Logit outputs from the model before applying softmax. T (float): The scaling factor or 'temperature'. Returns: Tensor: Scaled probabilities after applying softmax with adjusted temperature. """ return F.softmax(logits / T, dim=-1) ```
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