KL散度、交叉熵與極大似然 的友誼
一. 信息論背景 信息論的研究內容，是對一個信號包含信息的多少進行量化。所采用的量化指標最好滿足兩個條件： （1）越不可能發生的事件包含的信息量越大； （2）獨立事件有增量的信息（就是幾個獨 ...
原文：深度學習中交叉熵和KL散度和最大似然估計之間的關系
機器學習的面試題中經常會被問到交叉熵 cross entropy 和最大似然估計 MLE 或者KL散度有什么關系，查了一些資料發現優化這 個東西其實是等價的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息論中熵的定義。信息論認為： 確定的事件沒有信息，隨機事件包含最多的信息。 事件信息的定義為： I x log P x 而熵就是描述信息量： H x E x sim P I x ，也就是 H x E x ...
2019-03-13 17:52 0 3472 推薦指數：
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