看了很多講交叉熵的文章，感覺都是拾人牙慧，又不得要領。還是分享一下自己的理解，如果看完這篇文章你還不懂這倆概念就來掐死我吧。

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『先翻譯翻譯，什么叫驚喜』

我們用 表示事件 發(fā)生的概率。這里我們先不討論概率的內(nèi)涵, 只需要遵循直覺： 可以衡量事件 發(fā)生時會造成的驚喜（行文需要，請按照中性理解）程度： 概率越低的事件發(fā)生所造成的驚喜程度高；概率越高的事件發(fā)生所造成的驚喜程度低。 但是概率倒數(shù)這一運算的性質(zhì)不是很好，所以在不改變單調(diào)性的情況下，可以將驚喜度（surprisal）定義為：

這樣定義后產(chǎn)生了另外兩個好處： 1. 確定性事件的驚喜度 = 0； 2. 如果有多個獨立事件同時發(fā)生，他們產(chǎn)生的驚喜度可以直接相加。是的，一個事件發(fā)生概率的倒數(shù)再取對數(shù)就是驚喜。

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『信息熵，不過只是驚喜的期望』

驚喜度，在大部分文章里，都叫做信息量，但這個命名只是香農(nóng)根據(jù)他研究對象的需要而做的，對于很多其它的場景，要生搬硬套就會變得非常不好理解了。 信息量 = 驚喜度，那么信息熵呢？看看公式不言自明：

或是連續(xù)形式：

這不就是驚喜度的期望嗎？ 換句話說，信息熵描述的是整個事件空間會產(chǎn)生的平均驚喜。 什么情況下，平均驚喜最低呢？確定事件。以某個離散隨機分布為例，整個分布在特定值 為 1，其它處均為 0，此時的信息熵/平均驚喜也為 0。 什么情況下產(chǎn)生的平均驚喜最高呢？自然是不確定越高平均驚喜越高。對于給定均值和方差的連續(xù)分布，正態(tài)分布（高斯分布）具有最大的信息熵（也就是平均驚喜）。所以再想想為什么大量生活中會看到的隨機事件分布都服從正態(tài)分布呢？說明大自然有著創(chuàng)造最大驚喜的傾向，或者說，就是要讓你猜不透。這也是理解熱力學中的熵增定律的另一個角度。

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『交叉熵，交叉的是古典和貝葉斯學派』

對于概率，比較經(jīng)典的理解是看做是重復試驗無限次后事件頻率會逼近的值，是一個客觀存在的值；但是貝葉斯學派提出了另一種理解方式：即將概率理解為我們主觀上對事件發(fā)生的確信程度。針對同一個隨機變量空間有兩個分布，分別記作和； 是我們主觀認為會發(fā)生的概率，下標代表 subjective； 是客觀上會發(fā)生的概率，下標 ○ 代表 objective。 這種情況下，客觀上這個隨機事件會給我們造成驚喜的期望應該是：

這個量 is a.k.a 交叉熵。 再翻譯一下，交叉熵是什么？可以理解為：我們帶著某個主觀認知去接觸某個客觀隨機現(xiàn)象的時候，會產(chǎn)生的平均驚喜度。 那什么時候交叉熵（也就是我們會獲得的平均驚喜度）會大？就是當我們主觀上認為一個事情發(fā)生的概率很低很大)，但是客觀上發(fā)生概率很高很大) 的時候，也就是主觀認知和客觀現(xiàn)實非常不匹配的時候。機器學習當中為啥用交叉熵來當作損失函數(shù)應該也就不言自明了。

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『相對熵，K-L散度』

交叉熵可以衡量我們基于某種主觀認識去感受客觀世界時，會產(chǎn)生的平均驚喜。但是根據(jù)上面的分析，即使主觀和客觀完全匹配，這時交叉熵等于信息熵，只要事件仍然隨機而非確定，就一定會給我們造成一定程度的驚喜。那我們要怎么度量主觀認識和客觀之間差異呢？可以用應該用以當前對“世界觀”產(chǎn)生的驚喜期望和完全正確認識事件時產(chǎn)生的驚喜期望的差值來衡量，這個就是相對熵（常稱作 KL-散度），通常寫作：

當我們的主觀認知完全匹配客觀現(xiàn)實的時候，KL-散度應該等于 0，其它任何時候都會大于 0。由于存在恒為正這一性質(zhì)，KL-散度經(jīng)常用于描述兩個分布是否接近，也就是作為兩個分布之間“距離”的度量；不過由于運算不滿足交換律，所以又不能完全等同于“距離”來理解。 機器學習中通常用交叉熵作為損失函數(shù)的原因在與，客觀分布并不隨參數(shù)變化，所以即使是優(yōu)化 KL-散度，對參數(shù)求導的時候也只有交叉熵的導數(shù)了。

審核編輯 ：李倩