tf.compat.v1.distributions.kl_divergence

Получение расхождения Кульбака-Лейблера KL(распределение_a || распределение_b). (устарело)

tf.compat.v1.distributions.kl_divergence(
    distribution_a, distribution_b, allow_nan_stats=True, name=None
)

Если нет метода KL, зарегистрированного специально для type(distribution_a) и type(distribution_b), то ищутся иерархии классов этих типов.

Если метод KL зарегистрирован между любыми парами классов в этих двух родительских иерархиях, он используется.

Если существует более одного такого зарегистрированного метода, используется метод, у которого зарегистрированные классы имеют наименьшую сумму путей MRO к входным типам.

Если существует более одного такого кратчайшего пути, используется первый идентифицированный метод в поиске (приоритет отдается более короткому расстоянию MRO до type(distribution_a)).

Аргументы
`distribution_a`	Первое распределение.
`distribution_b`	Второе распределение.
`allow_nan_stats`	Python `bool`, по умолчанию `True`. При `True`, статистика (например, среднее, мода, дисперсия) использует значение "`NaN`", чтобы указать, что результат не определен. При `False`, возникает исключение, если один или несколько из элементов партии статистики не определены.
`name`	Python `str` имя, добавляемое как префикс к операциям, созданным этим классом.

Возвращаемое значение
Тензор с расхождением Кульбака-Лейблера по партиям между `distribution_a` и `distribution_b`.

Исключения
`NotImplementedError`	Если для типов распределения `distribution_a` и `distribution_b` не определен метод KL.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/distributions/kl_divergence