kl散度

【数据挖掘】KL散度（Kullback-Leibler Divergence, KLD）KL散度（Kullback-Leibler Divergence, KLD）是衡量两个概率分布 P 和 Q之间差异的一种非对称度量。它用于描述当使用分布 Q 逼近真实分布 P 时，信息丢失的程度。

一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。2. 信息熵：一个叫香农的美国数学家将熵引入信息论中，用来衡量信息的不确定性，并将它命名为 “香农熵” 或者 “信息熵”。