什么是KL散度

AI解读 2个月前 硕雀
34 0

KL散度,全称为Kullback-Leibler散度,是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方法。它在信息论和统计学中被广泛应用,用于描述一个概率分布相对于另一个概率分布的差异程度。

KL散度也被称为相对熵(relative entropy),其计算公式通常表示为D(P||Q),其中P是真实分布,Q是拟合分布或理论分布。这个度量衡量的是使用基于Q的编码来编码来自P的样本所需的额外比特数。需要注意的是,KL散度具有非对称性,即D(P||Q) ≠ D(Q||P),这意味着它并不满足距离度量的对称性。

机器学习中,KL散度常用于评估模型分布与真实数据分布之间的差异,例如在变分自编码器VAE)、期望最大化(EM)算法和生成对抗网络GAN)等模型中。此外,KL散度也被用作损失函数,帮助优化模型参数以更好地拟合数据。

KL散度虽然不是严格意义上的距离,但它提供了一种有效的方式来量化两个概率分布之间的信息差异,对于理解和改进机器学习模型具有重要意义

来源:www.aiug.cn
声明:文章来源于网络,如有侵权请联系删除!