Mi az a kl divergencia?
Pontszám: 4,3/5 ( 5 szavazat )A matematikai statisztikában a Kullback–Leibler divergencia, {\displaystyle D_{\text{KL}}} annak mértéke, hogy az egyik valószínűségi eloszlás miben különbözik a második, referenciavalószínűségi eloszlástól.
Mire használják a KL divergenciát?
A két valószínűségi eloszlás közötti különbség mérésére ugyanazon x változón , az adatbányászati szakirodalomban népszerű a Kullback-Leibler-divergencia vagy egyszerűen csak a KL-divergencia. A fogalom a valószínűségszámításból és az információelméletből származik.
Mi a KL eltérés a gépi tanulásban?
A Kullback-Leibler divergencia (a továbbiakban KL divergenciaként írjuk le) annak mértéke, hogy egy valószínűségi eloszlás miben tér el egy másik valószínűségi eloszlástól . ... Ebben az összefüggésben a KL divergencia a Q közelítő eloszlás és a P valódi eloszlás közötti távolságot méri.
A KL divergenciája veszteségfüggvény?
Keresztentrópia mint veszteségfüggvény. Tehát a KL-divergencia egyszerű kifejezésben annak mértéke, hogy két valószínűségi eloszlás (mondjuk 'p' és 'q') miben különbözik egymástól . ... Tehát pontosan ez az, amivel foglalkozunk a veszteségfüggvény kiszámításakor.
Mi a különbség a KL divergenciája és a keresztentrópia között?
A keresztentrópia nem KL divergencia . A keresztentrópia a divergencia mértékeivel kapcsolatos, mint például a Kullback-Leibler vagy KL, Divergence, amely számszerűsíti, hogy az egyik eloszlás mennyiben tér el a másiktól. Pontosabban, a KL divergencia a keresztentrópiához nagyon hasonló mennyiséget mér.
Az entrópia, a keresztentrópia és a KL-divergencia rövid bemutatása
Miért van KL eltérés a VAE-ben?
A KL divergencia tagjának célja a veszteségfüggvényben , hogy a kódoló kimenetének eloszlása a lehető legközelebb legyen egy szabványos többváltozós normál eloszláshoz .
Miért jobb a keresztentrópia, mint az MSE?
Először is, a Cross-entropy (vagy softmax loss, de a keresztentrópia jobban működik) jobb mérőszám az osztályozáshoz, mint az MSE, mivel az osztályozási feladatban a döntési határ nagy (a regresszióhoz képest). ... Regressziós problémák esetén szinte mindig az MSE-t kell használni.
Miért nem negatív a KL?
A KL divergencia nem negatív , ha P≠Q , a KL divergencia pozitív, mert az entrópia a minimális átlagos veszteségmentes kódolási méret.
Ki találta fel a KL divergenciát?
A relatív entrópiát Solomon Kullback és Richard Leibler vezette be 1951-ben, mint két eloszlás közötti irányított eltérést; Kullback a diszkriminációs információ kifejezést részesítette előnyben. Az eltérést Kullback 1959-ben megjelent, Information Theory and Statistics című könyve tárgyalja.
Differenciálható-e a KL divergenciája?
A kisebb KL-divergencia értékek hasonlóbb eloszlásokat jeleznek, és mivel ez a veszteségfüggvény differenciálható , használhatjuk a gradiens süllyedést, hogy minimalizáljuk a KL eltérést a hálózati kimenetek és bizonyos céleloszlás között. ...
Mi az előre és fordított KL divergencia?
A KL divergencia forward/reverse formulációit az átlag/módus keresési viselkedés jellemzi. A tipikus példa a KL használatára a Qθ eloszlás optimalizálására, hogy illeszkedjen a P eloszláshoz (pl. lásd ezt a blogot), egy bimodális valós P eloszlás és egy unimodális Gauss-Qθ.
Mi a kapcsolat a lemorzsolódás és a rendszeresedés között?
A lemorzsolódás és a rendszeresítés kapcsolata, A 0,5-ös lemorzsolódási arány a maximális szabályszerűsítéshez vezet , és. A Dropout általánosítása GaussianDropoutra.
Mi az eltérés a valószínűségben?
A statisztikában és az információgeometriában a divergencia vagy kontrasztfüggvény olyan függvény, amely meghatározza az egyik valószínűségi eloszlás "távolságát" a másikhoz képest egy statisztikai sokaságon . ...
Mi lehet a KL divergencia metrika maximális értéke?
A végtelen lehet a KL divergencia metrika maximális értéke. Magyarázat: A KL divergencia a Kullback Leibler divergenciát jelenti, amely relatív entrópiaként is ismert, és fontos funkciója a különböző típusú valószínűségi eloszlások mérésére használt matematikai statisztikáknak.
A KL divergenciája konvex függvény?
Tétel: A Kullback-Leibler divergencia konvex a valószínűségi eloszláspárban (p,q) , azaz
A KL divergenciája határtalan?
KL A divergencia egy határtalan divergencia mértéke , nem távolságmérő; nem szimmetrikus és nem elégíti ki a háromszög egyenlőtlenséget.
Kld lehet negatív?
Mint mindannyian tudjuk, a kld veszteség nem lehet negatív , én egy regressziós modellt tanítok, és negatív értékeket kapok.
A KL divergencia kielégíti a háromszög egyenlőtlenséget?
Ismeretes, hogy a KL divergencia nem távolság (nem szimmetrikus és nem teljesíti a háromszög egyenlőtlenséget sem ).
A Kullback-Leibler divergencia szimmetrikus?
Tétel: A Kullback-Leibler divergencia nem szimmetrikus , azaz egyes P és Q valószínűségi eloszlások esetén.
A DKL minimalizálása ugyanaz, mint a keresztentrópia minimalizálása?
Mind a keresztentrópia, mind a KL divergencia két valószínűségi eloszlás közötti távolság mérésének eszköze, de mi a különbség közöttük? Sőt, kiderül, hogy a KL divergencia minimalizálása egyenértékű a keresztentrópia minimalizálásával .
Lehet-e negatív a relatív entrópia?
A relatív entrópia mindig nem negatív , amint azt alább látni fogjuk, és a tanulás mennyiségi mérésére szolgál. ... A kölcsönös információ intuitív módon méri azt az információmennyiséget, amely két valószínűségi változóban közös.
Mi a relatív entrópia az információelméletben?
A relatív entrópia vagy a Kullback–Leibler divergencia egy olyan mennyiség, amelyet az információelmélet keretében fejlesztettek ki két PDF hasonlóságának mérésére . Széles körben használják gépi tanulási optimalizálási feladatokban, amikor PDF-ek is érintettek; lásd a 12. fejezetet.
Miért rossz az MSE az osztályozáshoz?
Két oka van annak, hogy a Mean Squared Error (MSE) rossz választás bináris osztályozási problémák esetén: ... Ha a maximum likelihood becslést (MLE) használjuk, feltételezve, hogy az adatok normál eloszlásból származnak (egyébként téves feltevés ), megkapjuk az MSE-t költségfüggvényként a modellünk optimalizálásához .
Használható-e az MSE az osztályozáshoz?
Technikailag megteheti , de az MSE függvény nem konvex a bináris osztályozáshoz. Így, ha egy bináris osztályozási modell MSE költségfüggvénnyel van betanítva, akkor nem garantált, hogy a költségfüggvény minimalizálja.
Használhatjuk az MSE-t logisztikus regresszióhoz?
Az egyik fő oka annak, hogy az MSE nem működik logisztikus regresszióval , hogy amikor az MSE veszteségfüggvényt a logisztikus regressziós modell súlyaihoz viszonyítva ábrázoljuk, a kapott görbe nem konvex görbe, ami nagyon megnehezíti a globális minimum megtalálását.