關於交叉熵損失函數Cross Entropy Loss
1、說在前面 最近在學習object detection的論文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識，發現自己沒有搞明白這些概念，也從來沒有認真總結歸納過，所以覺得自己應該沉下心，對以前的知識做一個回顧與總結，特此先簡單倒騰了一下博客，使之美觀一些，再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
原文：交叉熵(Cross Entropy loss)
交叉熵 分類問題常用的損失函數為交叉熵 Cross Entropy Loss 。 交叉熵描述了兩個概率分布之間的距離，交叉熵越小說明兩者之間越接近。 原理這篇博客介紹的簡單清晰： https: blog.csdn.net xg article details 總結： 熵是信息量的期望值，它是一個隨機變量的確定性的度量。 熵越大，變量的取值越不確定 反之，熵越小，變量取值就越確定。 熵與概率的關系 ...
2018-10-25 22:21 0 7855 推薦指數：
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