在概率论或信息论中，KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵（relative entropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P)。特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。
VGG16
Resnet50 Bottleneck3463
Inception-V3
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KL散度是衡量两个概率分布差异的非对称指标，常用于信息论和机器学习。它表示使用分布Q近似真实分布P时的信息损失。文章提及VGG16, Resnet50和Inception-V3等深度学习模型。"
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