**Entropy校准器**属于基于**信息论**的方法，通常被视为一种**K-L Divergence（KL散度）类校准器**的变种。它通过最大化量化后的激活值的熵来选择量化参数，从而尽量保留更多的信息并减少量化误差。具体来说，熵方法通过最小化量化后的激活分布与原始激活分布之间的差异，来优化量化的精度。熵较高意味着数据分布更加“均匀”或者“不确定”，量化后的激活可以保留更多的细节和多样性。因此，**Entropy校准器**是一种基于信息论的校准方法，它试图在量化过程中保持最大的"信息量"，避免由于数据压缩引起的过度损失。这种方法对于处理较为复杂的输入数据或特征分布不均的模型特别有用。