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Jensen-Shannon Divergenz (JS) - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Jensen-Shannon Divergenz (JS)

Anmerkung

Amazon SageMaker Clarify steht neuen Kunden nicht mehr offen. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Clarify, aber wir planen nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Klären Sie die Verfügbarkeit, ändern.

Die Jensen-Shannon Divergenz (JS) misst, wie stark die Labelverteilungen verschiedener Facetten entropisch voneinander abweichen. Sie basiert auf der Kullback-Leibler Divergenz, ist aber symmetrisch.

Die Formel für die Jensen-Shannon Divergenz lautet wie folgt:

        JS = ½ * [KL (Pa || P) + KL (P || Pd)]

Dabei ist P = ½ (Pa + Pd), die durchschnittliche Labelverteilung über die Facetten a und d.

Der Bereich der JS-Werte für binäre, kontinuierliche Ergebnisse mit mehreren Kategorien ist [0, ln (2)).

  • Werte nahe Null bedeuten, dass die Beschriftungen ähnlich verteilt sind.

  • Positive Werte bedeuten, dass die Labelverteilungen divergieren. Je positiver, desto größer die Divergenz.

Diese Metrik gibt an, ob bei einem der Beschriftungen in Bezug auf die Facetten eine große Divergenz besteht.