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[机器学习] 信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

参考：https://blog.csdn.net/Dby_freedom/article/details/83374650
参考：https

文章目录

    • 1. 什么是熵(Entropy)？
      • 交叉熵和对数似然之间的关系？
        • 对数似然
        • 交叉熵损失函数
    • 2. 如何衡量两个事件/分布之间的不同（一）：KL散度
    • 3. KL散度 = 交叉熵 - 熵？
    • 4. 为什么交叉熵可以用作代价？
    • 5. JS散度（对称）值域[0,1]
    • 6. Wasserstein距离

1. 什么是熵(Entropy)？

信息熵

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