JS散度（Jensen-Shannon divergence）是一種衡量兩個機率分布之間相似性的指標，其公式定義為：
JS散度：
[ JS(P_1 || P_2) = \frac{1}{2}KL(P_1 || \frac{P_1 + P_2}{2}) + \frac{1}{2}KL(P_2 || \frac{P_1 + P_2}{2}) ]
其中，( KL ) 表示KL散度，( P_1 ) 和 ( P_2 ) 是兩個需要比較的機率分布。這個公式表明JS散度是對稱的，即 ( JS(P_1 || P_2) = JS(P_2 || P_1) )。JS散度的值總是大於等於0，若且唯若 ( P_1 = P_2 ) 時，JS散度等於0。這意味著當兩個分布完全相同時，它們的JS散度為0。