KL散度和交叉熵的相关总结

KL散度与交叉熵解析
最新推荐文章于 2025-09-06 09:41:30 发布
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本文通过多种角度深入解析KL散度与交叉熵的概念，对比两者异同，为理解机器学习中的损失函数提供全面视角。
  1. 博客link很好的说明了KL散度和交叉熵的异同。
  2. 博客link通过各种角度给出了不同的解释方法。
交叉熵和KL散度
yangweipeng708的博客
04-06 1056
交叉熵（Cross Entropy）函数和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）函数都是用于度量概率分布之间的相似性或差异性的函数。它们在信息论和机器学习中都有着重要的应用，尤其在深度学习中常用于损失函数的设计和模型训练中。
KL（Kullback-Leibler）散度和交叉熵
u012374012的专栏
03-24 898
信息增益是在决策树算法中用于选择最佳特征的一种评价指标。在决策树的生成过程中，选择最佳特征来进行节点的分裂是关键步骤之一，信息增益可以帮助确定最佳特征。信息增益衡量了在特征已知的情况下，将样本集合划分成不同类别的纯度提升程度。它基于信息论的概念，使用熵来度量样本集合的不确定性。具体而言，信息增益是原始集合的熵与特定特征下的条件熵之间的差异。在决策树的生成过程中，选择具有最大信息增益的特征作为当前节点的分裂标准，可以将样本划分为更加纯净的子节点。
KL散度
热门推荐
caohao2008的专栏
10-27 1万+
KL散度，又称KL距离。 详情请见：http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence 下面是转载内容： =========================== KL-divergence，俗称KL距离，常用来衡量两个概率分布的距离。 根据shannon的信息论，给定一个字符集的概率分布，我们可以设计一
【损失函数】KL散度与交叉熵理解
最新发布
Frost_Descent的博客
09-06 3516
本文探讨了变分自编码器等模型中Kullback-Leibler（KL）散度的应用。KL散度用于衡量两个概率分布间的差异，在深度学习中常用于构造损失函数。文章首先介绍信息论基础，包括熵、互信息和交叉熵等概念，指出KL散度可分解为交叉熵与真实分布熵的差。在实际模型中，最小化KL散度等价于优化交叉熵，这与极大似然估计（MLE）方法相一致。特别地，在变分自编码器（VAE）中，KL散度作为损失函数的一部分，确保了潜在变量分布与先验分布的接近性，同时与重建误差共同优化模型性能。
交叉熵与KL散度
zhuhongde的博客
05-29 6870
参考文献 1.对数损失函数(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 实现 2.交叉熵与KL散度 3.深度学习剖根问底：交叉熵和KL散度的区别 4.详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 5.为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？ 6.机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性 核心：KL散度=交叉熵-熵 对于给定训练集，熵是已...
交叉熵和相对熵(KL散度)
harry的博客
06-27 630
说交叉熵之前先介绍相对熵，相对熵又称为KL散度（Kullback-Leibler Divergence），用来衡量两个分布之间的距离，记为DKL(p||q)DKL(p||q)D_{KL}(p||q) DKL(p||q)=∑x∈Xp(x)logp(x)q(x)=∑x∈Xp(x)log p(x)−∑x∈Xp(x)log q(x)=−H(p)−∑x∈Xp(x)log q(...
KL散度和交叉熵
Noobfurid的博客
12-09 1406
KL散度 (Kullback-Leibler (KL) divergence) 是信息论中的一个重要概念，它可以用来衡量两个随机分布的差异，这篇文章会举一个例子用通俗易懂的方式来解释KL散度和与它密切联系的交叉熵 (cross-entropy) 概念
【Python深度学习】——交叉熵|KL散度|交叉熵损失函数
steptoward的博客
06-11 1618
交叉熵损失函数的目标是最小化预测概率分布与真实分布之间的差异。对于真实分布P 和预测分布 𝑄，交叉熵𝐻(𝑃,𝑄) 的定义为Lyy−∑i1Kyilog⁡yiLyy​−i1∑K​yi​logy​i​yiy_{i}yi​是实际标签的独热编码（one-hot encoding）如果真实类别是 𝑖，则yi1y_{i}=1yi​1, 其余为 0;yi\hat y_{i}y​i​是模型预测的类别 𝑖 的概率。
熵、KL散度和交叉熵
xu.hyj
06-22 698
首先我们需要知道，所有的模型都可以看作是一个概率分布模型，包括人脑进行图像分类时也可以看作是一种完美的模型。
KL散度与交叉熵概念辨析
daimashiren的博客
01-21 3993
KL散度 深度学习中，常用KL散度衡量两个数据分布之间的差异，KL散度越小，则表示两个数据分布之间的差异越小。一般以 P(x) 表示样本的真实分布，Q(x)作为模型预测的分布。例如，在一个三分类任务中，x1，x2，x3分别表示猫、狗和马。若一张猫的图片的真实分布P(x)=[1,0,0]，而预测分布为Q(x)=[0.7,0.2,0.1]，则对应的KL散度计算如下： 交叉熵 在介绍交叉熵之前，首先补充一下以下重要概念： 信息量 设某一事件发生的概率为P(x)，则其信息量表示为： ...
一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数
m0_62881487的博客
09-26 1万+
1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。2. 信息熵：一个叫香农的美国数学家将熵引入信息论中，用来衡量信息的不确定性，并将它命名为 “香农熵” 或者 “信息熵”。
熵，KL散度，交叉熵
geter_CS的博客
12-03 3819
在信息论中定义一个事件X=xX=xX=x的自信息（self-information）为：I(p)=−logpI(p)=-logpI(p)=−logp,表示以P(X=x)=pP(X=x)=pP(X=x)=p的概率观测到的这事件时所包含的信息量，单位为奈特（nats）,P(X=x)表示事件的概率其值为p，那么一奈特就是：以1/e1/e1/e的概率观察到一个事件时获取的信息量（−log(1/e)=1-l...
浅谈KL散度
weixin_33774615的博客
10-26 813
一、第一种理解　　 　　相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 　　KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。       KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比...
KL散度与交叉熵
weixin_49717022的博客
08-18 934
三者的关系 2. KL散度=交叉熵-熵 3. 熵：可以表示一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。 4. KL散度：可以用来表示从事件A的角度来看，事件B有多大不同，适用于衡量事件A，B之间的差异。 5. 交叉滴：可以用来表示从事件A的角度来看，如何描述事件B，适用于衡量不同事件B之间的差异 6. 对于不同的事件B，计算事件AB的KL散度时都同时减去事件A的熵（KL散度=交叉熵-熵（A）），因此，如果只是比较不同B事件之间的差异，计算交叉熵和计算KL散度是等价的。 7. 交叉熵、KL散度都不具备对称性.
[转]熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KL Divergence)
weixin_34235135的博客
04-09 190
https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html 1.介绍：       当我们开发一个分类模型的时候，我们的目标是把输入映射到预测的概率上，当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近。       这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的，假设我们是开发一个二分类模型，那么对应于一个...
交叉熵与KL散度和交叉熵之间的关系
糖葫芦君的博客
05-30 1万+
熵的本质是香农信息量log1plog\frac{1}{p}logp1​ 现有关于样本即的2个概率分布p和q，其中p为真是分布，q为非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本所需要的编码长度的期望（即平均编码长度）为：H(p)=−∑ip(i)logp(i)H(p)=-\sum_i p(i)log p(i)H(p)=−i∑​p(i)logp(i) 如果使用错误分布q来表示来自真是分布p的平均编码长度...
KL散度和交叉熵的关系总结（澄清花书上的论述和概念）
qysh123的专栏
03-05 478
感觉花书这里写得很不清楚，所以简单总结一下：花书在3.50式中给出了KL散度的定义： 这个定义是非常清楚的，但紧接着给出了交叉熵的式子： 看到这里不禁想问，这是什么鬼？交叉熵的定义是这个？耐着性子往下看，才明白，实际上交叉熵的定义是： 所以由第一个和第三个式子可知： 由于KL散度中的前一部分−H(P)不变，故在优化过程中，只需要关注交叉熵就可以了。这样理解KL散度和交叉熵就...
一篇文章讲清楚交叉熵和KL散度
zenRRan的博客
11-15 586
每天给你送来NLP技术干货！转载自 | PaperWeekly作者 | 康斯坦丁研究方向 | 信号处理与人工智能看了很多讲交叉熵的文章，感觉都是拾人牙慧，又不得要领。还是分享一下自己的理解，如果看完这篇文章你还不懂这俩概念就来掐死我吧。1『先翻译翻译，什么叫惊喜』我们用 表示事件 发生的概率。这里我们先不讨论概率的内涵, 只需要遵循直觉： 可以衡量事件 发生时会造成的惊喜（行文需要，请按照中...
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