熵、交叉熵、相对熵(KL 散度)意义及其关系
- 熵:H(p)=−∑xp(x)logp(x)
- 交叉熵:H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)
- 相对熵:KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x)
- 相对熵(relative entropy)也叫 KL 散度(KL divergence);
- 用来度量两分布之间的不相似性(dissimilarity);
通过交叉熵的定义,连接三者:
1. 简森不等式与 KL散度
因为 −lnx 是凸函数,所以满足,凸函数的简森不等式的性质:
这里我们令 f(⋅)=−lnx,则其是关于 x 的凸函数,因此:
也即 KL 散度恒大于等于 0;
熵、交叉熵、相对熵(KL 散度)意义及其关系的更多相关文章
- 信息论相关概念:熵 交叉熵 KL散度 JS散度
目录 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 1. 信息量(熵) 2. KL散度 3. 交叉熵 4. JS散度 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 摘要: 熵(entropy).KL 散度 ...
- 信息熵,交叉熵与KL散度
一.信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\),且对应的概率为: \[p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] ...
- 深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系
机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的. 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论 ...
- 损失函数--KL散度与交叉熵
损失函数 在逻辑回归建立过程中,我们需要一个关于模型参数的可导函数,并且它能够以某种方式衡量模型的效果.这种函数称为损失函数(loss function). 损失函数越小,则模型的预测效果越优.所以我 ...
- [ch03-02] 交叉熵损失函数
系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 3.2 交叉熵损失函数 交叉熵(Cross Entrop ...
- TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激 ...
- 经典损失函数:交叉熵(附tensorflow)
每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵. 我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊). 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的.给定两 ...
- 【深度学习】K-L 散度,JS散度,Wasserstein距离
度量两个分布之间的差异 (一)K-L 散度 K-L 散度在信息系统中称为相对熵,可以用来量化两种概率分布 P 和 Q 之间的差异,它是非对称性的度量.在概率学和统计学上,我们经常会使用一种更简单的.近 ...
- ELBO 与 KL散度
浅谈KL散度 一.第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information dive ...
- 从香农熵到手推KL散度
信息论与信息熵是 AI 或机器学习中非常重要的概念,我们经常需要使用它的关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性.在本文中,我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础,再由最大似 ...
随机推荐
- 【u248】交通序列号
Time Limit: 1 second Memory Limit: 128 MB [问题描述] 在一条笔直的道路上共有N个路口,每个路口处都有关于该条道路的通行的信号灯. 显然,信号灯共有绿(G). ...
- ASIC DC综合的理解
ASIC DC综合的理解 DC综合流程 输入设计文件+指定的工艺库文件+约束文件 经过DC的综合,输出满足期望的门级网表及综合报告 输入输出数据 输入文件:设计文件(verilog等).工艺库(db) ...
- css3-10 如何控制元素的显示和隐藏(display和visibility的区别是什么)
css3-10 如何控制元素的显示和隐藏(display和visibility的区别是什么) 一.总结 一句话总结:使用的时候直接在元素的样式中设置display和visibility属性即可.推荐使 ...
- (十二)RabbitMQ消息队列-性能测试
原文:(十二)RabbitMQ消息队列-性能测试 硬件配置 宿主机用的联想3850X6的服务器四颗E7-4850v3的处理器,DDR4内存,两块1.25TB的pcie固态.在宿主机上使用的事esxi5 ...
- tplink-如何远程WEB管理路由器?
http://service.tp-link.com.cn/detail_article_185.html 如何远程WEB管理路由器? 新版tplink怎么远程Web管理? https://www.1 ...
- ios开发事件处理之:三 :寻找最合适的view
1:事件的产生与传递: 2:寻找最合适的view:如何查找最合适的view:需要三步:1:先判断自身是否能接受触摸事件 2:判断触摸点是否在自己身上 3:若前两条都满足,则其会从后往前遍历所有子控件( ...
- C++ 如何快速清空vector以及释放vector内存?
平时我们在写代码时候,有思考过要主动去释放vector的内存吗? 1.对于数据量不大的vector,没有必要自己主动释放vector,一切都交给操作系统. 2.但是对于大量数据的vector,在vec ...
- .net core 下监控Sql的执行语句
原文:.net core 下监控Sql的执行语句 最近在编写.net core程序,因为数据库从Sql Server 切换到 MySql的原因,无法直接查看sql的具体语句,随着业务量的剧增,痛苦也与 ...
- eclipse使用Hibernate tools反向工程插件遇到的几个问题
1,在eclipse使用hibernate工具,生成hibernate配置文件时,可能会提示not parse ....xml错误 参见 加载本地dtd 2,反向工程中,生成配置文件时,一般要填写其默 ...
- 写bug-free 的code
一个算法题目 写的没有bug,是件不easy的事情 必需要考虑全面,事实上就是你算法过程中,每一个变量是否适用,你的算法是在什么样的前提以下展开的 这个和參数检查是另外一件事情.參数检查被说的好像是一 ...