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 ...
原文：歸一化(softmax)、信息熵、交叉熵
機器學習中經常遇到這幾個概念，用大白話解釋一下： 一 歸一化 把幾個數量級不同的數據，放在一起比較 或者畫在一個數軸上 ，比如：一條河的長度幾千甚至上萬km，與一個人的高度 . m，放在一起，人的高度幾乎可以被忽略，所以為了方便比較，縮小他們的差距，但又能看出二者的大小關系，可以找一個方法進行轉換。 另外，在多分類預測時，比如：一張圖，要預測它是貓，或是狗，或是人，或是其它什么，每個分類都有一個預 ...
2017-11-15 23:16 3 14658 推薦指數：
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