导读 相对熵，也称为KL散度，是衡量两个概率分布之间差异的一种方法。在机器学习和统计学中，它被广泛用于评估模型预测与实际观测之间的差距。简
相对熵，也称为KL散度，是衡量两个概率分布之间差异的一种方法。在机器学习和统计学中，它被广泛用于评估模型预测与实际观测之间的差距。简单来说，它是一种量化两种不同观点或假设之间距离的方法。当我们使用公式 exp(x) [ log p(s) 来计算相对熵时，我们实际上是在尝试理解模型输出的概率分布p(s)与真实数据的概率分布之间的差异。
想象一下，你有一组天气预报的数据（真实分布），而你的模型则提供了另一组预测结果（模型分布）。通过计算这两者之间的KL散度，我们可以知道模型预测的准确程度。如果KL散度值很小，说明模型预测非常接近实际情况，反之亦然。这就像比较两把尺子测量同一物体长度的结果，KL散度帮助我们判断哪一把尺子更准确。因此，在优化模型时，目标通常是使KL散度最小化，从而提高模型的预测能力。