交叉熵cross entropy和相對熵（kl散度）
交叉熵可在神經網絡(機器學習)中作為損失函數，p表示真實標記的分布，q則為訓練后的模型的預測標記分布，交叉熵損失函數可以衡量真實分布p與當前訓練得到的概率分布q有多么大的差異。 相對熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler ...
原文：熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KL Divergence)
.介紹： 當我們開發一個分類模型的時候，我們的目標是把輸入映射到預測的概率上，當我們訓練模型的時候就不停地調整參數使得我們預測出來的概率和真是的概率更加接近。 這篇文章我們關注在我們的模型假設這些類都是明確區分的，假設我們是開發一個二分類模型，那么對應於一個輸入數據，我們將他標記為要么絕對是正，要么絕對是負。比如，我們輸入的是一張圖片，來判斷這張圖片是蘋果還是梨子。 在訓練過程中，我們可能輸入了 ...
2017-12-05 16:14 0 10981 推薦指數：
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