”交叉熵“ 的搜索结果

     交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层...

     交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑n​pi​logqi​其中，pi​表示...

理解交叉熵

标签：   交叉熵

     问题：1、交叉熵CH(p,q)公式的p和q分别是随机变量X的两种分布吗？能这样描述吗：p和q是随机变量X的两个样本集。p和q的正确描述应该是怎样的？CH(p,q)就是Venn图里的I(X;Y)吗？交叉熵的值越大或越小说明了什么问题？ ...

     交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为X\mathcal{X}，概率分布函数为p(x)=Pr...

     交叉熵是信息论中的一个概念 下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。 1. 信息量 假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下： 横轴：...

     我们会发现，在机器学习实战中，做分类问题的时候经常会使用一种损失函数（Loss Function）——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）。但是，为什么在做分类问题时要用交叉熵损失函数而不用我们经常使用的平方损失...

      注意，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度，p代表正确答案，q代表的是预测值，交叉熵越小，两个概率的分布约接近。  那么，在神经网络中怎样把前...

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