KL-Divergence KL散度
KL散度(KL-divergence)
直观解释:KL 散度是一种衡量两个分布(比如两条线)之间的匹配程度的方法。
需要解决的问题:已知数据太大,逍遥使用较小的信息表示已知数据。用某种已知分布来表示真实统计数据,这样我们就可以只发送该分布的参数,而无需发送真实统计数据。
KL-divergence的作用:衡量每个近似分布与真实分布之间匹配程度

其中 q(x) 是近似分布,p(x) 是我们想要用 q(x) 匹配的真实分布。直观地说,这衡量的是给定任意分布偏离真实分布的程度。如果两个分布完全匹配,那么
,否则它的取值应该是在 0 到无穷大(inf)之间。KL 散度越小,真实分布与近似分布之间的匹配就越好。
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