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3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 ...
原文：深度学习之最大似然估计
参考链接 参考链接 参考连接 参考链接 一 定义 二 知识解读 极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能 最大概率 导致这些样本结果出现的模型参数值 换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即： 模型已定，参数未知 。 可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分 ...
2020-06-08 10:43 0 1188 推荐指数：
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