交叉熵 vs KL散度
交叉熵和KL散度
資訊熵H(X)可以看做，對X中的樣本進行編碼所需要的編碼長度的期望值。
這裡可以引申出交叉熵的理解，現在有兩個分佈，真實分佈p和非真實分佈q，我們的樣本來自真實分佈p。
按照真實分佈p來編碼樣本所需的編碼長度的期望為
，這就是上面說的資訊熵H( p )
按照不真實分佈q來編碼樣本所需的編碼長度的期望為
，這就是所謂的交叉熵H( p,q )
這裡引申出KL散度D(p||q) = H(p,q) - H(p) = 
，也叫做相對熵，它表示兩個分佈的差異，差異越大，相對熵越大。
機器學習中，我們用非真實分佈q去預測真實分佈p，因為真實分佈p是固定的，D(p||q) = H(p,q) - H(p)
所以交叉熵用來做損失函式就是這個道理，它衡量了真實分佈和預測分佈的差異性。
https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7673681.html
https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/78534122?utm_source=blogxgwz0
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