젠슨-섀넌 발산 | 해커 뉴스

Hacker News 토론에서 로봇 공학의 sim-to-real 평가에 KL divergence보다 Jensen–Shannon divergence가 더 실용적인 대안으로 소개됐다.

게시글은 JSD가 시뮬레이션과 실제 세계 분포가 완전히 겹치지 않아도 더 자연스럽게 다룬다고 설명했다.

이는 분포가 자주 완전히 일치하지 않는 로봇 공학 환경에서 데이터 비교에 유용한 지표가 될 수 있음을 시사한다.