【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：

$$D_{KL}(P||Q)=\sum _{i}P(i)\log \frac{P(i)}{Q(i)}$$

其中，$P$和$Q$分别表示两个概率分布，