关于交叉熵损失函数Cross Entropy Loss
1、说在前面 最近在学习object detection的论文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识，发现自己没有搞明白这些概念，也从来没有认真总结归纳过，所以觉得自己应该沉下心，对以前的知识做一个回顾与总结，特此先简单倒腾了一下博客，使之美观一些，再进行总结。本篇博客先是对交叉熵损失函数进行 ...
原文：交叉熵(Cross Entropy loss)
交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵 Cross Entropy Loss 。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰： https: blog.csdn.net xg article details 总结： 熵是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。 熵越大，变量的取值越不确定 反之，熵越小，变量取值就越确定。 熵与概率的关系 ...
2018-10-25 22:21 0 7855 推荐指数：
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