交叉熵表示两个概率分布之间的距离，公式如下：
交叉熵公式
在人眼里，y2（0.8,0.2）更接近y，机器学习通过公式计算，y2的距离h2也确实更小，证明了这个公式的有效性
示例
在tensorflow中表示：
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(predict),reduction_indices=[1])) # -sum(标准值 * log(预测值))
交叉熵表示两个概率分布之间的距离，公式如下：
交叉熵公式
示例
在tensorflow中表示：
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(predict),reduction_indices=[1])) # -sum(标准值 * log(预测值))
交叉熵表示两个概率分布之间的距离，公式如下： 在tensorflow中表示：
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本文标题：交叉熵ce（cross entropy）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iyhkaqtx.html
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