导读 KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布之间差异的方式，简单来说就是“比较两个分布有多相似”。它就像一把尺子，...
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布之间差异的方式，简单来说就是“比较两个分布有多相似”。它就像一把尺子，帮我们量出两个分布之间的差距有多大。💡
想象一下你有两个箱子，每个箱子里装着不同颜色的小球。第一个箱子是理想状态，第二个箱子是你猜测的状态。KL散度就是用来计算这两个箱子中各色小球的比例差异。如果两个箱子完全一样，那KL散度值为0；如果差别越大，这个值就越高。⏳
需要注意的是，KL散度不是对称的，也就是说从A到B的距离和从B到A可能不一样。这就像看问题的角度不同，结果也会有所偏差。🌍
虽然KL散度在机器学习和信息论中有广泛应用，但它也有局限性，比如不能直接用作距离公式。不过，只要理解了它的核心思想，就能更好地运用它来优化模型啦！🎯