Sklearn中二分类问题的交叉熵计算
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp ...
原文：二分类交叉熵和多分类交叉熵计算形式统一吗？
关于交叉熵，信息熵等推导，已经有很多博客详细讲解了，这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题：二分类交叉熵和多分类交叉熵有没有统一的形式 我们常见的二分类交叉熵形式如下： 而多分类的交叉熵为： 绝大多数教程，都是先以二分类作为特例，讲解交叉熵，然后再推到多分类交叉熵。但是，怎么看都觉得两种形式好像差的很远，二分类又是yi pi，又是 yi pi 。到了多分类交叉熵的时候，突然就没有了。去死 ...
2021-09-16 23:32 0 152 推荐指数：
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