KL 散度是非对称的，所以 C(G) 中的 KL(P_data || (P_data+P_G)/2) 左右两项是不能交换的，但如果同时加上另一项 KL(P_G || (P_data+P_G)/2)，它们的和就能变成对称项。这两项 KL 散度的和即可以表示为 JS 散度（Jenson-Shannon divergence）
JS 散度的取值为 0 到 log2。若两个分布完全没有交集，那么 JS 散度取最大值 log2；若两个分布完全一样，那么 JS 散度取最小值 0。
KL 散度是非对称的，所以 C(G) 中的 KL(P_data || (P_data+P_G)/2) 左右两项是不能交换的，但如果同时加上另一项 KL(P_G || (P_data+P_G)/2)，它们的和就能变成对称项。这两项 KL 散度的和即可以表示为 JS 散度（Jenson-Shannon divergence）
JS 散度的取值为 0 到 log2。若两个分布完全没有交集，那么 JS 散度取最大值 log2；若两个分布完全一样，那么 JS 散度取最小值 0。
