相对熵（relative entropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler divergence）或信息散度（information divergence），是两个概率分布（probability distribution）间差异的非对称性度量。在在信息理论中，相对熵等价于两个概率分布的信息熵（Shannon entropy）的差值。相对熵是一些优化算法，例如最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM）的损失函数。此时参与计算的一个概率分布为真实分布，另一个为理论（拟合）分布，相对熵表示使用理论分布...