KL散度（Kullback-Leibler Divergence），也称为相对熵，是衡量两个概率分布差异的一种方法。想象一下，你有两本关于同一个话题但写法不同的书。如果你想知道这两本书实际上讲的是不是同一个故事，你可以通过比较它们讲故事的方式来判断。在概率分布的语境下，这两本书就像是两个不同的概率分布，而KL散度就是用来衡量它们之间“讲故事方式”的差异。

更通俗地说，如果我们将一个概率分布看作描述某个随机变量的“真实”方法，将另一个概率分布视为对这个“真实”分布的一种“猜测”或近似，那么KL散度就告诉我们这种猜测偏离真实情况有多远。KL散度的值是非负的，当两个分布完全相同时，KL散度为0；分布差异越大，KL散度的值就越大。

用一个简单的例子来说明：

假设你有两个朋友，Alice和Bob，他们都告诉你关于昨天派对上发生的事情的版本。Alice的故事是基于她亲眼所见的，而Bob的故事是基于他从其他人那里听来的。如果你想知道Bob的故事有多准确，你可以通过比较Alice和Bob的故事来判断。在这个比喻中，Alice的故事代表了一个概率分布（真实分布），Bob的故事代表了另一个概率分布（猜测分布），而KL散度就是用来量化Bob的故事与Alice的故事之间的差异