交叉熵公式
p和q是两个概率分布。其中xi是取值的可能，在机器学习中，xi为样本的某一个类别的可能，n为类标的数量。p(xi)为样本取值为xi的真实概率，q(xi)表示样本取值为xi的预测概率。例子如下：
多分类例子
对于特殊的二分类来说：假设样本取值为1的真实概率为p(1)=p，样本取值为1的预测概率为q(1)=q。
则此时的交叉熵损失为loss = -(p*log(q)+(1-p)*log(1-q))
参考自：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
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本文标题：机器学习中的交叉熵
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xgsjmftx.html
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