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KL散度的概念来源于信息熵，有关信息熵的概念在这里进行了讲解。在NLP的优化中，因为语言模型的损失函数基础，是一个由分布构成的方程（Softmax），所以在相关的论文中，可能会遇到使用KL散度对损失函数进行优化的情况，我们经常看到的KL...
KL散度可以作为检测模型是否有效的工具，即可以显示模型留有多少的无用信息。在Still等人2012年发表的一篇论文中，他们为了测试模型的质量，利用KL散度。另一个机器学习的应用：将KL散度（通常在这种情况下被称为“交叉熵”）当做自动编码器、深度学习等
KL散度.有时也称为相对熵，KL距离。.对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。.KL散度满足非负性.KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。.python3代码：.importnumpyasnpimportscipy.statsp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05...
KL散度可以看作是分布之间的广义距离。先看一下什么是距离：集合上的度量(metric，或称为距离函数，或简记为距离)是一个函数。对于集合中的任意，度量/距离函数需要满足以下性质[1]：(non-negative)当且仅当(identityofindiscernibles)
和JS散度公式如下（JS散度是改进了KL散度的距离不对称性）：但是其实能将所有我们熟知散度归结到一个大类那就是f-散度，具体的定义如下所示：定义1：设和是上的两个概率密度函数。则和的f-散度定义为：其中，如果时，会有。
具体而言，两个网络的softmax输出为p1,p2.则互学习的意义在于，对于Net1（Net2亦然），对了提高其泛化能力，使用Net2的p2作为一种后验概率，然后最小化p1,p2的KL散度。从p1到p2的KL距离如下所以，Net1的损失函数是交叉熵加上p1到p2的KL散度：
原始GAN的问题.WGAN指出，《GAN论文阅读笔记1：从零推导GAN》中标准GAN的两种形式，都有问题。.此时的损失函数出现了KL散度和JS散度互相打架的情况，意见相左的两个散度将会影响整个网络的收敛。.2.W距离的优点.标准GAN的两种形式试图优化JS散度和KL散度...
KL散度的概念来源于信息熵，有关信息熵的概念在这里进行了讲解。在NLP的优化中，因为语言模型的损失函数基础，是一个由分布构成的方程（Softmax），所以在相关的论文中，可能会遇到使用KL散度对损失函数进行优化的情况，我们经常看到的KL...
KL散度可以作为检测模型是否有效的工具，即可以显示模型留有多少的无用信息。在Still等人2012年发表的一篇论文中，他们为了测试模型的质量，利用KL散度。另一个机器学习的应用：将KL散度（通常在这种情况下被称为“交叉熵”）当做自动编码器、深度学习等
KL散度.有时也称为相对熵，KL距离。.对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。.KL散度满足非负性.KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。.python3代码：.importnumpyasnpimportscipy.statsp=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05...
KL散度可以看作是分布之间的广义距离。先看一下什么是距离：集合上的度量(metric，或称为距离函数，或简记为距离)是一个函数。对于集合中的任意，度量/距离函数需要满足以下性质[1]：(non-negative)当且仅当(identityofindiscernibles)
和JS散度公式如下（JS散度是改进了KL散度的距离不对称性）：但是其实能将所有我们熟知散度归结到一个大类那就是f-散度，具体的定义如下所示：定义1：设和是上的两个概率密度函数。则和的f-散度定义为：其中，如果时，会有。
具体而言，两个网络的softmax输出为p1,p2.则互学习的意义在于，对于Net1（Net2亦然），对了提高其泛化能力，使用Net2的p2作为一种后验概率，然后最小化p1,p2的KL散度。从p1到p2的KL距离如下所以，Net1的损失函数是交叉熵加上p1到p2的KL散度：
原始GAN的问题.WGAN指出，《GAN论文阅读笔记1：从零推导GAN》中标准GAN的两种形式，都有问题。.此时的损失函数出现了KL散度和JS散度互相打架的情况，意见相左的两个散度将会影响整个网络的收敛。.2.W距离的优点.标准GAN的两种形式试图优化JS散度和KL散度...
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