一文搞懂交叉熵損失
本文從信息論和最大似然估計得角度推導交叉熵作為分類損失函數的依據。 從熵來看交叉熵損失 信息量 信息量來衡量一個事件的不確定性，一個事件發生的概率越大，不確定性越小，則其攜帶的信息量就越小。 設\(X\)是一個離散型隨機變量，其取值為集合\(X = {x_0,x_1,\dots,x_n ...
原文：一文搞懂各種“熵”
熵是信息論非常重要的概念。本文簡要介紹一下幾個概念： 熵 聯合熵 條件熵 相對熵 交叉熵 熵 隨機變量 X 的分布的熵為： H X sum x p x log p x 性質： 熵是隨機變量不確定性的度量，隨機變量的取值個數越多，不確定性越大，混亂程度就越大，信息熵越大。 熵的取值范圍為 leq H X leq log n ， n 表示取值的個數，當隨機分布為均勻分布時，熵取到最大值 在信息傳輸方面 ...
2020-04-28 15:37 0 736 推薦指數：
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