【高效炼丹-筑基期】当深度学习遇上概率分布，你不能不知道的神奇度量方法：KL散度！
什么是KL散度
KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，是一种用于衡量两个概率分布之间差异的度量方法。它可以描述两个分布之间的距离，用于衡量模型预测结果与真实分布之间的差异，是深度学习中常用的度量方法之一。
KL散度的应用场景
KL散度在深度学习中有着广泛的应用，常用于衡量模型预测分布与真实分布之间的差异，指导模型优化；也可以用于聚类分析等任务，帮助我们理解不同数据之间的差异。在实际应用中，KL散度常与交叉熵损失一起使用，用于衡量分类模型的预测结果与真实类别之间的差异。
KL散度的计算公式
KL散度的计算公式如下：
D K L ( P ∣ ∣ Q ) =
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