交叉熵與KL散度
參考：https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 （文中所有公式均來自該bolg，侵刪） 信息奠基人香農（Shannon） ...
原文：損失函數--KL散度與交叉熵
損失函數 在邏輯回歸建立過程中，我們需要一個關於模型參數的可導函數，並且它能夠以某種方式衡量模型的效果。這種函數稱為損失函數 loss function 。 損失函數越小，則模型的預測效果越優。所以我們可以把訓練模型問題轉化為最小化損失函數的問題。 損失函數有多種，此次介紹分類問題最常用的交叉熵 cross entropy 損失,並從信息論和貝葉斯兩種視角闡釋交叉熵損失的內涵。 公式請查看：htt ...
2019-12-04 01:41 0 865 推薦指數：
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