kl-divergence(kullback–leibler divergence)，kl散度，kl距離，又叫相對熵(relative entropy)，衡量兩個概率分布之間的不同程度，是描述兩個概率分布p和q差異的一種方法就是資訊理論學的相對熵最簡單的情況：當kl-divergence為0時，兩個分布完全相同。
p和q越相似，kl散度越小
kl散度的取值範圍是[0,+∞]
kl divergence是非負的，不對稱的
kl散度計算過程
js散度是基於kl散度的變體，解決了kl散度非對稱的問題
同樣是二者越相似，js散度越小。
KL散度與JS散度
js散度 jensen shannon divergence 又稱kl距離，相對熵。kl散度是描述兩個概率分布p和q之間差異的一種方法。直觀地說，可以用來衡量給定任意分布偏離真實分布的程度，如果兩個分布完全匹配，那麼kl p q 0,否則它的取值應該是0 inf 之間。kl散度越小，真實分布與近視分...
KL散度 JS散度 Wasserstein距離
kl散度又稱為相對熵，資訊散度，資訊增益。kl散度是兩個概率分布p和q 差別的非對稱性的度量。kl散度是用來 度量使用基於q的編碼來編碼來自p的樣本平均所需的額外的位元數。典型情況下，p表示資料的真實分布，q表示資料的理論分布，模型分布，或p的近似分布。定義如下 因為對數函式是凸函式，所以kl散度的...
KL散度 JS散度以及交叉熵對比
在看 detecting regions of maximal divergence for spatio temporal anomaly detection 時，文中提到了這三種方法來比較時間序列中不同區域概率分布的差異。三者都是用來衡量兩個概率分布之間的差異性的指標。不同之處在於它們的數學表達...