Cross entropy is a measure of similarity between two distributions. Since the classification models used in deep learning typically output probabilities for each class, we can compare the true class (distribution p) with the probabilities of each class given by the model (distribution q). The more similar the two distributions, the smaller our cross entropy will be.
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交叉熵 从交叉熵的公式中可以看到交叉熵函数不是对称的(H(p, q) ≠ H(q,p))，它刻画的是通过概率分布q...
一.cross entropy 交叉熵 交叉熵的概念得从信息熵的概念说起，我们都知道信息熵，简而言之就是信息量多少...
交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数...
作者：陈迪豪 来源：CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍 交叉熵（C...
交叉熵推导过程 交叉熵数损失推导 - 简书 (jianshu.com)[https://www.jianshu.c...
KL散度（相对熵）衡量两个分布之间的差异大小，KL散度是大于等于0，当越趋近于0，说明p、q两个分布越相似。
作者：Noriko Oshima 链接：https://www.zhihu.com/question/412528...
在非正式场合似然和概率几乎是对等的，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念：似然与极大似然估计 概率Proba...
1.信息熵 1948年，香农在他著名的论文“通信的数学原理”中提高了“信息熵”的概念，解决了信息度量问题，同时量化...
本文标题：交叉熵的含义
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