导读 KL散度（Kullback-Leibler Divergence），是衡量两个概率分布之间差异的重要工具，在机器学习、深度学习以及信息论中占据核心地位。它的概...
KL散度（Kullback-Leibler Divergence），是衡量两个概率分布之间差异的重要工具，在机器学习、深度学习以及信息论中占据核心地位。它的概念最早由Solomon Kullback和Richard Leibler于1951年提出，其原始论文奠定了这一领域的理论基础🔍。KL散度不仅用于评估模型预测与真实分布之间的距离，还广泛应用于自然语言处理、图像识别等多个领域💻💬。
简单来说，KL散度量化了两个概率分布之间的差异性，它帮助我们理解哪种分布更接近目标分布。“距离”并非传统意义上的几何距离，而是一种相对熵的概念，表示从一个分布转换到另一个所需的最小编码长度差异🤔💡。尽管KL散度具有非对称性，但这并不妨碍它成为研究复杂系统行为的强大工具📈📉。
如果你对信息论或概率论感兴趣，不妨深入阅读这篇开创性的论文，感受数学之美🌟📚。