Pytorch-均方差损失函数和交叉熵损失函数
均方差损失函数mse_loss()与交叉熵损失函数cross_entropy() 1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N为样本个数，y ...
原文：方差和熵
方差和熵 最近在看主成分分析 PCA 时，在对数据进行压缩时，要求方差最大化，目的是保留数据的更多信息。根据信息论， 信息熵 用于量化信息，那么这样看来方差和信息熵都可以用于量化信息，那它们有是什么不同呢 为什么它们可以量化信息呢 一条信息的信息量与其不确定性有着直接的诶关系。比如说，我们要搞清楚意见非常不确定的事，或者我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。所以，从这个角度来看，可以认为信息量 ...
2015-10-18 12:09 0 4550 推荐指数：
相关推荐
熵
熵增定律：让无数迷途者顿悟的终极定律 知律空间 如果物理学只能留一条定律，我会留熵增定律。 说这句话的人是吴国盛，清华大学的科学史系主任。 虽然你可能会反驳这个观点，难道不是牛顿的力学和爱因斯坦的相对论吗？ 我看到这句话一开始也很迷惑，但是吴教授能说出这番话绝对不是无的放矢 ...
深度学习中，交叉熵损失函数为什么优于均方差损失函数
深度学习中，交叉熵损失函数为什么优于均方差损失函数 一、总结 一句话总结： A)、原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训练速度 B)、因为反向传播过程中交叉熵损失函数得到的结果更加简洁，无论sigmoid或softmax，可以定 ...
DAY13 彩色图片分别显示RGB三个通道图片 Matlab求图像的均值 方差 信息熵
% 读取一张彩色图片 分别显示RGB三个通道图片 % 将彩色图片换成灰度图像 求图像的均值 方差 熵 im=(imread('robot.jpg')); figure,imshow(im); % Step1 分别显示RGB三个通道图片 subplot(2,2 ,1),imshow(im ...
为什么均方差（MSE）不适合分类问题？交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？
。所以MSE不适用于分类问题。 2.交叉熵不适用于回归问题当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（ ...
熵与条件熵
熵 熵是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 则随机变量X的熵定义为 若对数以2为底或以e为底，这时熵的单位分别称为比特或纳特。熵只依赖与X的分布，而与X的取值无关，所以也可将X的熵记作。熵越大，随机变量的不确定性越大。 若一个随机变量只有两个值 ...
方差与协方差
-----------------------------------------------------------------------方差------------------------------------------------------------------ 1.衡量一组数据 ...