Dlaczego używamy dywergencji Kullbacka-Leiblera zamiast funkcji entropii krzyżowej w funkcji celu t-SNE?


39

Moim zdaniem rozbieżność KL od rozkładu próbki do rozkładu rzeczywistego jest po prostu różnicą między entropią krzyżową a entropią.

Dlaczego używamy entropii krzyżowej jako funkcji kosztów w wielu modelach uczenia maszynowego, a dywergencji Kullbacka-Leiblera w t-sne? Czy jest jakaś różnica w szybkości uczenia się?


Odpowiedzi:


81

Rozbieżność KL jest naturalnym sposobem pomiaru różnicy między dwoma rozkładami prawdopodobieństwa. Entropia rozkładu p daje minimalną możliwą liczbę bitów na komunikat, która byłaby potrzebna (średnio) do bezstratnego kodowania zdarzeń pobranych z p . Osiągnięcie tego ograniczenia wymagałoby użycia optymalnego kodu zaprojektowanego dla p , który przypisuje krótsze słowa kodowe do zdarzeń o wyższym prawdopodobieństwie. D K L ( p ∥ q ) można interpretować jako oczekiwaną liczbę dodatkowych bitów na komunikat potrzebną do zakodowania zdarzeń pochodzących z rozkładu rzeczywistego pH(p)pppDKL(p∥q)p, jeśli używasz optymalnego kodu dla dystrybucji zamiast p . Ma kilka dobrych właściwości do porównywania dystrybucji. Na przykład, jeśli p i q są równe, wówczas rozbieżność KL wynosi 0.qppq

H(p,q)pqDKL(p∥q)H(p,q)pH(p,q)qppH(p,q)p

Rozbieżność KL i entropia krzyżowa są powiązane jako:

DKL(p∥q)=H(p,q)−H(p)

pqp

pq

pH(p)pH(p)p

pqDKL(p∥q)pqj∣ipj∣i jest dywergencją Kullbacka-Leiblera (która w tym przypadku jest równa entropii krzyżowej aż do stałej addytywnej). ”

van der Maaten i Hinton (2008) . Wizualizacja danych za pomocą t-SNE.


Czy mogę w jakiś sposób „ulubione” odpowiedzi? Chcę to zapisać, ponieważ jest to bardzo miłe wytłumaczenie
— zwep

1
Dzięki, cieszę się, że ci to pomogło. Możesz zaznaczyć pytanie jako ulubione, aby zapisać cały wątek, klikając ikonę gwiazdki pod przyciskami głosowania. Możesz wyświetlić listę ulubionych na stronie swojego konta.
— user20160
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.