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： “啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长， ...

交叉熵 熵/信息熵 假设一个发送者想传输一个随机变量的值给接收者。这个过程中，他们传输的平均信息量为： 叫随机变量的熵，其中 把熵扩展到连续变量的概率分布,则熵变为 被称为微分熵。 在离散分布下，最大熵对应于变量的所有可能状态的均匀分布。 最大化微分熵的分布是高斯分布 ...

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 ...

交叉熵损失函数的概念和理解 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 公式 \[ loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_predicted_{i}) )} \] 定义 ...

损失函数：交叉熵 交叉熵用于比较两个不同概率模型之间的距离。即先把模型转换成熵这个数值，然后通过数值去定量的比较两个模型之间的差异。 信息量 信息量用来衡量事件的不确定性，即该事件从不确定转为确定时的难度有多大。 定义信息量的函数为： \[f(x):=\text{信息量 ...

交叉熵损失是分类任务中的常用损失函数，但是是否注意到二分类与多分类情况下的交叉熵形式上的不同呢？ 两种形式 这两个都是交叉熵损失函数，但是看起来长的却有天壤之别。为什么同是交叉熵损失函数，长的却不一样？ 因为这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出：第一个对应的最后一层 ...