¿Qué significa "Kullback-Leibler"?

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La divergencia de Kullback-Leibler (KL) es una forma de medir cómo una distribución de probabilidad se diferencia de otra. Nos ayuda a entender cuánta información se pierde cuando usamos una distribución para aproximar a otra.

En términos más simples, piénsalo como una manera de ver qué tan bien un método en particular predice resultados en comparación con lo que realmente pasa. Cuando usamos la divergencia KL en modelos, queremos que las predicciones de un nuevo modelo, llamado modelo estudiante, estén cerca de las de un modelo más viejo, llamado modelo maestro.

Sin embargo, confiar demasiado en la divergencia KL a veces puede llevar a errores, especialmente cuando el modelo no está prestando suficiente atención a detalles más pequeños que podrían ser importantes. Esto puede dificultar que el nuevo modelo aprenda correctamente.

Para hacer que el aprendizaje sea más fácil, algunos investigadores han sugerido usar enfoques diferentes que se enfoquen no solo en los números grandes, sino también en los más pequeños. Esto puede ayudar al modelo estudiante a desempeñarse mejor y mejorar sus predicciones.

En general, la divergencia KL es una herramienta útil en estadística y aprendizaje automático para comparar cómo se desempeñan diferentes modelos o métodos.