求助交叉熵的定义中，“按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度”是什么意思？

如题，求助～我看到“https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/80613952”中说：

现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：

怎么分布还分真实分布和非真实分布呢？ 还有就是，“按照真实分布p来衡量识别一个样本”是什么意思？分布就是分布呗，还有“按照分布来识别样本”的作用？很奇怪呀～

p表示真实分布，q表示p的拟合分布（所谓非真实分布只是一种不规范的说法）
识别一个样本的所需要的编码长度，在分类算法中你可以理解为log以2为底，分类个数 bit。比如说对手写数字0~9编码，至少需要4bit

p为真实分布，q非真实分布
其实就是P为标签，Q为网络预测输出结果，
拟合分布就是由于网络内部参数在未训练好时，输出并不是我们想要的，而我们使用交叉熵就是评定标签和网络输出的分布之间的差距，之后采用反向传播算法，使得网络内部参数更新，使下一次网络输出更加贴近标签的分布。