詳解機器學習損失函數之交叉熵
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天這篇文章和大家聊聊機器學習領域的熵。 我在看paper的時候發現對於交叉熵的理解又有些遺忘，復習了一下之后，又有了一些新的認識。故寫下本文和大家分享。 熵這個概念應用非常廣泛，我個人認為比較經典的一個應用是在熱力學當中，反應 ...
原文：機器學習之路：tensorflow 深度學習中 分類問題的損失函數 交叉熵
經典的損失函數 交叉熵 交叉熵: 分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為: H p, q p x log q x 當事件總數是一定的時候， 概率函數滿足： 任意x p X x , 且 p X x 也就是說 所有時間發生的概率都是 到 之間 ， 且總有一個時間會發生，概率的和就為 。 tensorflow中softmax： soft ...
2018-06-06 16:02 0 1934 推薦指數：
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