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 ...

交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵，發現自己對交叉熵的理解有些模糊，不夠深入。遂花了幾天的時間 ...

交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...

1. Cross entropy 交叉熵損失函數用於二分類損失函數的計算,其公式為： 其中y為真值,y'為估計值.當真值y為1時, 函數圖形: 可見此時y'越接近1損失函數的值越小,越接近0損失函數的值越大. 當真值y為0時, 函數圖形: 可見此時y'越接近0損失 ...

交叉熵損失函數的概念和理解 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 公式 \[ loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_predicted_{i}) )} \] 定義 ...

損失函數：交叉熵 交叉熵用於比較兩個不同概率模型之間的距離。即先把模型轉換成熵這個數值，然后通過數值去定量的比較兩個模型之間的差異。 信息量 信息量用來衡量事件的不確定性，即該事件從不確定轉為確定時的難度有多大。 定義信息量的函數為： \[f(x):=\text{信息量 ...

交叉熵損失是分類任務中的常用損失函數，但是是否注意到二分類與多分類情況下的交叉熵形式上的不同呢？ 兩種形式 這兩個都是交叉熵損失函數，但是看起來長的卻有天壤之別。為什么同是交叉熵損失函數，長的卻不一樣？ 因為這兩個交叉熵損失函數對應不同的最后一層的輸出：第一個對應的最后一層 ...

【簡介】 　　交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息論中一個重要概念，主要用於度量兩個概率分布間的差異性信息。語言模型的性能通常用交叉熵和復雜度（perplexity）來衡量。交叉熵的意義是用該模型對文本識別的難度，或者從壓縮的角度來看，每個詞平均要用幾個位來編碼。復雜度的意義 ...