学习了这么久，今天才真的明白这个交叉熵的来源或者说原理啊！
1、从信息量/熵表示
2、再对两个分布的K-L散度
3、最后到交叉熵的表示（二分类、多分类）
以及交叉熵得到的损失函数在求梯度之后，反向传播之后应用在参数上，更新参数。
具体在tf应用的代码，毕竟tf的特色之一是自动微分机制呐。
todo:待补充代码
参考资料：
1、一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉
https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
2、损失函数 - 交叉熵损失函数
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485
3、PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56638625
学习了这么久，今天才真的明白这个交叉熵的来源或者说原理啊！ 1、从信息量/熵表示 2、再对两个分布的K-L散度 3...
（待更新……）
最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查阅。 值得注意的是...
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本文标题：01-26:损失的重新理解啊！
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ohzgzktx.html
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