1、交叉熵的定义： 在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中，我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下： 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q ...

0 前言 上"多媒体通信"课，老师讲到了信息论中的一些概念，看到交叉熵，想到这个概念经常用在机器学习中的损失函数中。 这部分知识算是机器学习的先备知识，所以查资料加深一下理解。 1 信息熵的抽象定义 熵的概念最早由统计热力学引入。 信息熵是由信息论之父香农提出来的，它用于随机变量 ...

1 softmax函数 softmax函数的定义为 $$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} \tag{1}$$ softmax函数的特点有 ...

目录 信息量 熵 相对熵（Relative Entropy） 交叉熵（Cross Entropy） 本文介绍交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相对熵、交叉熵； 信息量 信息量是用来衡量一个事件发生的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小 ...

What does the cross-entropy mean? Where does it come from? 交叉熵是什么意思呢？它是从哪里来的？ 上一节咱们从代数分析和实际应用对交叉熵进行了介绍，这一节从概念角度介绍下它： 问题1：第一次是怎么想到交叉熵的呢? 假设我们已经知道 ...

交叉熵损失函数 熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...

1. Cross entropy 交叉熵损失函数用于二分类损失函数的计算,其公式为： 其中y为真值,y'为估计值.当真值y为1时, 函数图形: 可见此时y'越接近1损失函数的值越小,越接近0损失函数的值越大. 当真值y为0时, 函数图形: 可见此时y'越接近0损失 ...

前言 　　通信转数据挖掘不久，发现自己在一些机器学习概念问题有些模糊，不同的教科书的公式形式有些出入，稍有混乱。本文总结了自己对交叉熵这个概念的一些物理意义方面的理解，尝试将这些概念融会贯通。由于水平实在不高，只是把想到的东西简单堆砌,简单梳理了一下逻辑,看起来比较啰嗦.同时有不对之处 ...