Pytorch-均方差損失函數和交叉熵損失函數
均方差損失函數mse_loss()與交叉熵損失函數cross_entropy() 1.均方差損失函數mse_loss() 均方差損失函數是預測數據和原始數據對應點誤差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N為樣本個數，y ...
原文：方差和熵
方差和熵 最近在看主成分分析 PCA 時，在對數據進行壓縮時，要求方差最大化，目的是保留數據的更多信息。根據信息論， 信息熵 用於量化信息，那么這樣看來方差和信息熵都可以用於量化信息，那它們有是什么不同呢 為什么它們可以量化信息呢 一條信息的信息量與其不確定性有着直接的誒關系。比如說，我們要搞清楚意見非常不確定的事，或者我們一無所知的事情，就需要了解大量的信息。所以，從這個角度來看，可以認為信息量 ...
2015-10-18 12:09 0 4550 推薦指數：
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