交叉熵与KL散度
参考：https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 （文中所有公式均来自该bolg，侵删） 信息奠基人香农（Shannon） ...
原文：损失函数--KL散度与交叉熵
损失函数 在逻辑回归建立过程中，我们需要一个关于模型参数的可导函数，并且它能够以某种方式衡量模型的效果。这种函数称为损失函数 loss function 。 损失函数越小，则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。 损失函数有多种，此次介绍分类问题最常用的交叉熵 cross entropy 损失,并从信息论和贝叶斯两种视角阐释交叉熵损失的内涵。 公式请查看：htt ...
2019-12-04 01:41 0 865 推荐指数：
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