KL散度、交叉熵与极大似然 的友谊
一. 信息论背景 信息论的研究内容，是对一个信号包含信息的多少进行量化。所采用的量化指标最好满足两个条件： （1）越不可能发生的事件包含的信息量越大； （2）独立事件有增量的信息（就是几个独 ...
原文：深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系
机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵 cross entropy 和最大似然估计 MLE 或者KL散度有什么关系，查了一些资料发现优化这 个东西其实是等价的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义。信息论认为： 确定的事件没有信息，随机事件包含最多的信息。 事件信息的定义为： I x log P x 而熵就是描述信息量： H x E x sim P I x ，也就是 H x E x ...
2019-03-13 17:52 0 3472 推荐指数：
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