Howtosignalprocessing
- Ist eine niedrigere KL -Divergenz besser?
- Ist KL -Divergenz begrenzt??
- Was bedeutet große KL -Divergenz??
- Was ist Kullback-Leibler-Divergenzverlust??
Ist eine niedrigere KL -Divergenz besser?
Senken Sie den KL -Divergenzwert, desto besser haben wir die wahre Verteilung mit unserer Näherung überein.
Ist KL -Divergenz begrenzt??
Die Arbeit wurde durch das von Chen und Golan [1] vorgeschlagene Kosten-Nutzen-Verhältnis motiviert, und die weniger wünschenswerte Eigenschaft, dass die in der Maßnahme verwendete Kullback-Leibler (KL) -Divergenz unbegrenzt ist.
Was bedeutet große KL -Divergenz??
"...Die K-L-Divergenz repräsentiert die Anzahl der zusätzlichen Bits, die erforderlich sind, um eine Quelle zu codieren, deren Symbole aus der Verteilung P gezogen wurden."Quora. und. "...Es ist die Menge an Informationen verloren, wenn q verwendet wird, um p zu approximieren."
Was ist Kullback-Leibler-Divergenzverlust??
Kullback-Leibler-Divergenz. Der Kullback-Leibler-Divergenz-Score oder der KL-Divergenz-Score quantifiziert, wie viel eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von einer anderen Wahrscheinlichkeitsverteilung unterscheidet. Die KL -Divergenz zwischen zwei Verteilungen Q und P wird häufig unter Verwendung der folgenden Notation angegeben: KL (p || q)
