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。

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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.

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， …

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 …