信息论，主要用于量化信息。

事件发生的概率越大，包含的信息就越少。例如“太阳从东边升起”，信息量就很少。

1、自信息（self-information）

两个独立事件发生所包含的信息，等于各自发生包含的信息之和。

2、熵（entropy）

信息量的期望。

3、KL散度

也叫相对熵（relative entropy），衡量两个概率分布的差异。

KL散度是非对称的。

4、交叉熵（cross entropy）

参考链接

https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834

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