
KL散度及Python实现 - CSDN博客
2021年12月9日 · KL散度(Kullback-Leibler divergence,简称KLD): 在信息系统中称为相对熵(relative entropy) 在连续时间序列中称为随机性(randomness) 在统计模型推断中称为信息增益(information gain)。也称信息散度(information divergence)。 KL散度是用于衡量分布P相对于分布Q的差异性。
损失函数——KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KL …
2023年3月16日 · KL散度(Kullback-Leibler Divergence,简称KL散度) 是一种度量两个 概率分布 之间差异的指标,也被称为相对熵(Relative Entropy)。 KL散度被广泛应用于信息论、统计学、 机器学习 和数据科学等领域。 KL散度 衡量的是在一个概率分布 P 中获取信息所需的额外位数相对于使用一个更好的分布 Q 所需的额外位数的期望值。 如果 P 和 Q 的概率分布相同,则 KL散度为零,表示两个分布完全相同;如果 P 和 Q 的概率分布不同,则 KL散度为正值,表示两个分布 …
KL散度理解以及使用pytorch计算KL散度 - 知乎 - 知乎专栏
交叉熵作为深度学习常用的损失函数,可以理解为是KL散度的一个特例。 当概率分布中的值只取1或0时,可以看作KL散度。 但是两者又有区别,KL散度中概率分布所有值之和为1,而交叉熵则可以大于1,如 [0,1,0,1,0,0,]。 从概念上讲,KL 散度通常用来度量两个概率分布之间的差异。 交叉熵用来求目标与预测值之间的差距,数据分布不一定是概率分布。 ------------------ (最近要使用KL散度计算损失函数,发现自己对KL散度还是一知半解,于是花了些时间去学校,使用pytorch也踩 …
关于KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的笔记 - 知乎
KL散度 (Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标,它作为经典损失函数被广泛地用于 聚类分析 与 参数估计 等机器学习任务中。 今天,我们来唠一唠这个KL散度,主要从以下几个角度对KL散度进行理解: KL散度的定义与基本性质。 从采样角度出发对KL散度进行直观解释: KL散度描述了我们用分布Q来估计数据的真实分布P的编码损失。 KL散度的应用以及常见分布KL散度的计算。 假设对随机变量 \xi,存在两个概率分布 P,Q。 如果 \xi 为 离散随机变 …
模型量化笔记--KL散度量化 - CSDN博客
2023年10月17日 · 通过KL散度选取合适的阈值T,根据阈值计算对应的缩放系数scale,力求int8量化后的数值能更准确表示出量化前的FP32数值。 import numpy as np. import matplotlib.pyplot as plt . import copy. import scipy.stats as stats. # 随机生成测试数据 def generator_P(size): . walk = [] . avg = random.uniform(3.000, 600.999) . std = random.uniform(500.000, 1024.959) for …
深度剖析KL散度(Kullback-Leibler Divergence) - 知乎 - 知乎专栏
KL散度 (Kullback-Leibler Divergence)是用来度量 概率分布 相似度的指标,它作为经典损失函数被广泛地用于 聚类分析 与 参数估计 (如估计量化系数)等机器学习任务中。 网上好多用太空蠕虫的例子说明KLD的概念,虽然生动,但感觉深度还不够,本文是建议在网上大量KLD资料的仔细研究后,加上个人的理解并整理所得。 假设对随机变量x,存在两个概率分布P (x)和Q (x),其中Q (x)是随机变量x的近似分布,P (x)是我们想要用Q (x)去匹配的x的真实分布,当然,实际案例中这个 …
KL 散度(Kullback-Leibler Divergence):图示+公式+代码
KL散度(Kullback-Leibler散度)是一种衡量两个概率分布之间差异性的度量方法。 KL 散度是对熵公式的轻微修改。 假定有真实的概率分布 p (一般指观察值,样本)和近似分布 q(一般指预测模型的输出),那两者的差异如下(离散型): 连续性的公式如下: 假如 用二进制编码长度来解释 KL 散度,KL 散度衡量的是当使用基于 q (x) q(x) 的编码而非基于 p (x) p(x) 的编码对来自 p (x) p(x) 的样本进行编码时,所需的 额外 比特数的期望值,结果大于等于 0(两个概率分布完全一样 …
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)介绍及详细公式推导
2019年5月22日 · KL散度又被称为:相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度 (即KL散度的简写)。 在机器学习、深度学习领域中,KL散度被广泛运用于变分自编码器中 (Variational AutoEncoder,简称VAE)、EM算法、GAN网络中。 KL散度定义KL散度的定义是建立在熵 (Entropy)的基础上的。 此处以离散随.
反向 KL 散度与正向 KL 散度 - Machine Learning Pod - mlpod.com
KL散度有两种常见的计算方式:正向 KL 散度(Forward KL Divergence)与反向 KL 散度(Reverse KL Divergence)。 它们有着不同的优化目标和物理意义。 1. 正向 KL 散度定义为: 在优化过程中,我们希望找到一个分布 q (z) 来最好地逼近真实分布 p (z) 。 从公式上看,正向 KL 散度强调 p (z) 的 高概率区域,即逼近模型 q (z) 需要重点拟合 p (z) 可能性大的区域。 正向 KL 散度具有“zero forcing”的特性,意味着当 q (z) = 0 而 p (z) > 0 时,它会强制使散度趋向无穷大, …
正向KL散度与反向KL散度 - CSDN博客
总体而言,对于正向 KL 散度,在 p(x) 大的地方,想让 KL 散度小,就需要 q(x) 的值也尽量大;在 p(x) 小的地方, q(x) 对整体 KL 影响并不大(因为 log 项本身分子很小,又乘了一个非常小的 p (x))。 换一种说法,要想使正向 KL 散度最小,则要求在 p 不为 0 的地方, q 也尽量不为 0,所以正向 KL 散度被称为是 zero avoiding。 此时得到的分布 q 是一个比较 “宽” 的分布。 仔细观察(2)式, p(x) 是已知的真实分布,要求使上式最小的 q(x)。 考虑当 p(x)= 0 时,这时为了 …