什么是KL散度正则项

AI解读 2个月前 硕雀
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KL散度正则项是一种在机器学习深度学习中常用的技术,用于衡量两个概率分布之间的差异。具体来说,KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是描述两个概率分布P和Q之间差异的一种方法,它衡量的是使用基于Q的编码来编码服从P的样本所需的额外的平均比特数。KL散度不是一种真正的距离度量,因为它不具备对称性和三角不等式等性质。

在机器学习中,KL散度常被用作正则化项regularization term),以最小化我们近似分布时的信息损失。例如,在变分自编码器VAE)中,KL散度项常与重建误差一起作为总损失的一部分。KL散度正则项的作用是让变分分布具有一定的随机性,从而避免模型过拟合

KL散度的定义是建立在熵(Entropy)的基础上,它衡量的是两个概率分布之间的距离。KL散度总是非负的,只有当两个分布完全一致时,KL散度才为0。因此,KL散度可以用来度量两个分布之间的差异程度,当KL散度越大的时候,说明两者的差异程度越大;而当KL散度小的时候,则说明两者的差异程度小。

KL散度正则项通过衡量两个概率分布之间的差异,帮助模型在训练过程中避免过拟合,从而提高模型的泛化能力

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