KL Divergence
KL（ Kullback–Leibler） Divergence中文译作KL散度，从信息论角度来讲，这个指标就是信息增益（Information Gain）或相对熵（Relative Entropy），用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性，注意，这个指标不能用作距离衡量，因为该指标不具有对称性，即两个分布PP和QQ，DKL(P|Q)DKL(P|Q)与DKL(Q|P)DKL(Q|P)计算的值一般不相等，若用作距离度量，一般需要对公式加以修改，后文讲到。
KL Divergence的计算公式为
对于离散分布
DKL(P|Q)=∑iP(i)logP(i)Q(i)
DKL(P|Q)=∑iP(i)logP(i)Q(i)
对于连续分布
DKL(P|Q)=∫∞−∞p(x)logp(x)q(x)dx
DKL(P|Q)=∫−∞∞p(x)logp(x)q(x)dx
程序
利用python 3计算:
import numpy as np
import scipy.stats
# 随机生成两个离散型分布
x = [np.random.randint(1, 11) for i in range(10)]
print(x)
print(np.sum(x))
px = x / np.sum(x)
print(px)
y = [np.random.randint(1, 11) for i in range(10)]
print(y)
print(np.sum(y))
py = y / np.sum(y)
print(py)
# 利用scipy API进行计算
# scipy计算函数可以处理非归一化情况，因此这里使用
# scipy.stats.entropy(x, y)或scipy.stats.entropy(px, py)均可
KL = scipy.stats.entropy(x, y)
print(KL)
# 编程实现
KL = 0.0
for i in range(10):
KL += px[i] * np.log(px[i] / py[i])
# print(str(px[i]) + ' ' + str(py[i]) + ' ' + str(px[i] * np.log(px[i] / py[i])))
print(KL)
论文《Detecting Regions of Maximal Divergence for Spatio-Temporal Anomaly Detection》时，文中提到了这三种方法来比较时间序列中不同区域概率分布的差异。
KL散度、JS散度和交叉熵
三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标。不同之处在于它们的数学表达。
对于概率分布P(x)和Q(x)
1）KL散度（Kullback–Leibler divergence）
又称KL距离，相对熵。
当P(x)和Q(x)的相似度越高，KL散度越小。
KL散度主要有两个性质：
（1）不对称性
尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数，但它并不是一个真正的度量或者距离，因为它不具有对称性，即D(P||Q)!=D(Q||P)。
（2）非负性
相对熵的值是非负值，即D(P||Q)>0。
2）JS散度（Jensen-Shannon divergence）
JS散度也称JS距离，是KL散度的一种变形。
但是不同于KL主要又两方面：
（1）值域范围
JS散度的值域范围是[0,1]，相同则是0，相反为1。相较于KL，对相似度的判别更确切了。
（2）对称性
即 JS(P||Q)=JS(Q||P)，从数学表达式中就可以看出。
3）交叉熵（Cross Entropy）
在神经网络中，交叉熵可以作为损失函数，因为它可以衡量P和Q的相似性。
交叉熵和相对熵的关系：
以上都是基于离散分布的概率，如果是连续的数据，则需要对数据进行Probability Density Estimate来确定数据的概率分布，就不是求和而是通过求积分的形式进行计算了。
个人理解：
1、KL散度本质是用来衡量两个概率分布的差异一种数学计算方式；由于用到比值除法不具备对称性；
2、神经网络训练时为何不用KL散度，从数学上来讲，它们的差异在于KL散度多减了一个 H(P)；P代表真实分布，Q代表估计的分布
从损失函数角度来看，在训练样本固定的情况下，H(P)是个常数，对梯度更新没有价值；所以两者的最优解是一样的；
KL散度的含义和性质：
在概率论或信息论中，KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵（relative entropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P)。特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。有人将KL散度称为KL距离，但事实上，KL散度并不满足距离的概念，应为:1）KL散度不是对称的；2）KL散度不满足三角不等式。对一个离散随机变量或连续的随机变量的两个概率分布P和Q来说，KL散度的定义分别如下所示。
KL散度在信息论中有自己明确的物理意义，它是用来度量使用基于Q分布的编码来编码来自P分布的样本平均所需的额外的Bit个数。而其在机器学习领域的物理意义则是用来度量两个函数的相似程度或者相近程度，在泛函分析中也被频繁地用到[2]。在香农信息论中，用基于P的编码去编码来自P的样本，其最优编码平均所需要的比特个数（即这个字符集的熵）为：
用基于P的编码去编码来自Q的样本，则所需要的比特个数变为：
于是，我们即可得出P与Q的KL散度
可以利用Jensen不等式证明P与Q之间的KL散度不小于0：
参考资料：[1] KL散度的解释，https://baike.so.com/doc/4949446-5170752.html.
[2] KL散度与Jensen不等式的理解,https://zhuanlan.zhihu.com/p/28249050.
