交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵，發現自己對交叉熵的理解有些模糊，不夠深入。遂花了幾天的時間 ...

1、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 ...

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 ...

信息量： 假設X是一個離散型隨機變量，其取值集合為X，概率分布函數為p(x)=Pr(X=x),x∈X，我們定義事件X=x0的信息量為： I(x0)=−log(p(x0))，可以理解為，一個事件發生的概率越大，則它所攜帶的信息量就越小，而當p(x0)=1時，熵將等於0，也就是說該事件的發生不會導致 ...

引言 在Quora Question Pairs比賽中，我們的目標是判斷給定的兩個問題的語義信息是否相同（即是否為重復問題），使用的評估標准是log loss，交叉熵損失函數 \[\frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N}{-y_i \log{\widehat{y}_i ...

1. softmax層的作用 通過神經網絡解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點，無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的輸出層有100 ...

關於交叉熵在loss函數中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵，發現自己對交叉熵的理解有些 ...

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 ...