KL Divergence (Kullback-Leibler)

Kullback-Leibler (KL) Divergence adalah ukuran statistik yang menghitung seberapa jauh satu distribusi probabilitas berbeda dari distribusi probabilitas kedua (referensi). Dalam Machine Learning, ini sering digunakan sebagai fungsi kerugian (loss function).

Konteks Penggunaan

Melatih Variational Autoencoders (VAE) dan t-SNE.

Contoh

Mengukur seberapa banyak informasi yang hilang jika kita mengaproksimasi distribusi data asli yang rumit dengan distribusi Normal sederhana.

Catatan

Tidak simetris: KL(P||Q) != KL(Q||P).

Bangun Karier Sebagai AI Engineer dalam 8 Minggu!

Info Detail
Apa Itu KL Divergence (Kullback-Leibler)? Definisi & Penjelasan | Kamus REA Ruangguru