本文详细解释了交叉熵和KL散度在概率分布比较中的作用，特别是在机器学习特别是深度学习中的应用，以及它们作为损失函数的特性。还提供了使用PyTorch计算这两种度量的示例。
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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。
1. 交叉熵（Cross Entropy）：
交叉熵是用来度量两个概率分布之间的差异性的函数，它的计算方式如下：
对于离散型分布：
H ( p , q ) = − ∑ x p ( x ) log ( q ( x ) ) = ∑ x p ( x ) log ( 1 q ( x ) ) H(p, q) = -\sum_{x} p(x) \log(q(x)) =\sum_{x}p(x)\log(\frac{1}{q(x)}) H(p,q)=−x∑p(x)log(q(x))=x∑p(x)log(
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