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3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 ...
原文：深度學習之最大似然估計
參考鏈接 參考鏈接 參考連接 參考鏈接 一 定義 二 知識解讀 極大似然估計，通俗理解來說，就是利用已知的樣本結果信息，反推最具有可能 最大概率 導致這些樣本結果出現的模型參數值 換句話說，極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即： 模型已定，參數未知 。 可能有小伙伴就要說了，還是有點抽象呀。我們這樣想，一當模型滿足某個分布，它的參數值我通過極大似然估計法求出來的話。比如正態分 ...
2020-06-08 10:43 0 1188 推薦指數：
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