交叉熵
作者：Noriko Oshima 鏈接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 來源：知乎 著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。 熵的本質是香農信息量( )的期望。 現有 ...
原文：交叉熵
交叉熵的定義： 在信息論中，交叉熵是表示兩個概率分布p,q，其中p表示真實分布，q表示非真實分布，在相同的一組事件中，其中，用非真實分布q來表示某個事件發生所需要的平均比特數。從這個定義中，我們很難理解交叉熵的定義。下面舉個例子來描述一下： 假設現在有一個樣本集中兩個概率分布p,q，其中p為真實分布，q為非真實分布。假如，按照真實分布p來衡量識別一個樣本所需要的編碼長度的期望為： 但是，如果采用 ...
2017-02-23 10:29 1 11371 推薦指數：
相關推薦
信息熵，交叉熵和相對熵
0 前言 上"多媒體通信"課，老師講到了信息論中的一些概念，看到交叉熵，想到這個概念經常用在機器學習中的損失函數中。 這部分知識算是機器學習的先備知識，所以查資料加深一下理解。 1 信息熵的抽象定義 熵的概念最早由統計熱力學引入。 信息熵是由信息論之父香農提出來的，它用於隨機變量 ...
softmax+交叉熵
1 softmax函數 softmax函數的定義為 $$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}} \tag{1}$$ softmax函數的特點有 ...
交叉熵（Cross Entropy）
目錄 信息量 熵 相對熵（Relative Entropy） 交叉熵（Cross Entropy） 本文介紹交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相對熵、交叉熵； 信息量 信息量是用來衡量一個事件發生的不確定性，一個事件發生的概率越大，不確定性越小 ...
交叉熵+softmax
What does the cross-entropy mean? Where does it come from? 交叉熵是什么意思呢？它是從哪里來的？ 上一節咱們從代數分析和實際應用對交叉熵進行了介紹，這一節從概念角度介紹下它： 問題1：第一次是怎么想到交叉熵的呢? 假設我們已經知道 ...
交叉熵損失函數
交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...
交叉熵損失函數
1. Cross entropy 交叉熵損失函數用於二分類損失函數的計算,其公式為： 其中y為真值,y'為估計值.當真值y為1時, 函數圖形: 可見此時y'越接近1損失函數的值越小,越接近0損失函數的值越大. 當真值y為0時, 函數圖形: 可見此時y'越接近0損失 ...
從伯努利分布到交叉熵(一)
前言 通信轉數據挖掘不久，發現自己在一些機器學習概念問題有些模糊，不同的教科書的公式形式有些出入，稍有混亂。本文總結了自己對交叉熵這個概念的一些物理意義方面的理解，嘗試將這些概念融會貫通。由於水平實在不高，只是把想到的東西簡單堆砌,簡單梳理了一下邏輯,看起來比較啰嗦.同時有不對之處 ...