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 1159
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 3180
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
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JS散度解析。
KL散度，互信息和JSD
weixin_43691167的博客
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KL散度，互信息和JSD
Jensen-Shannon Divergence：定义、性质与应用
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12-26 1835
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。
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08-09 1064
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
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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 2239
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
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07-16 1719
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)
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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
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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...
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
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原文：发布者: 炼数成金_小数  原作者: Gapeng GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function（参见[1] 2.2.1章节），而实际操作中采用的loss为the –log D cost（参见[1] 2.2.2章节）。 GAN存在的问题：初探 当固定G时，训练D直到收敛，可以发现D的lo
深度学习kl散度过大
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### 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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