crossentropy
为什么交叉熵(cross - entropy)可以用于计算代价?
要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵(Entropy) -> KL散度(Kullback-Leibler Divergence) -> 交叉熵这个顺序入手。当然，也有多种...
...为什么分类模型 Loss 函数要用 交叉熵Cross Entropy?
1、熵与交叉熵 “交叉熵”包含了“交叉”和“熵”这两部分。关于“熵”的描述在理解熵的本质一文中有更详细的说明。总的来说，熵可以用来...
深度学习中的交叉熵损失为什么要取负对数而不是取倒数...
关于交叉熵在loss函数中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题...
分类问题为什么使用交叉熵损失函数?
交叉熵误差，cross entropy error，用来评估模型输出的概率分布和真实概率分布的差异情况，一般用于解决分类问题。它有两种定义形式，分别对应二分类...
softmax和cross - entropy是什么关系?
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系，只是把两个放在一起实现的话，算起来更快，也更数值稳定。cross-entropy 不是机器学习独有的概念...
对数损失函数是如何度量损失的?
其中相当于是 logits， 是温度系数，整体和 cross entropy 是非常相近的。用于检测问题：类别损失 Softmax+交叉熵 对于二分类而言，交叉熵损失...
信息熵是什么?
在机器学习里的损失函数中就有cross entropy，其输出为 0 到 1 之间的概率值。随着预测概率与实际标签的偏离，交叉熵损失会增加，完美模型的...
一文搞懂熵(Entropy),交叉熵(Cross - Entropy)
一文揭示：熵与交叉熵的奥秘 深入理解信息理论中的关键概念 1. 熵：混乱中的秩序，信息的度量 熵，象征着混乱与不确定性，是信息论中衡量信息量的重要指标。它定义为...
交叉熵损失函数相比平方差损失函数的优点?
1.3 Cross Entropy Loss Function（交叉熵损失函数）1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于...
熵、交叉熵和 KL 散度的基本概念和交叉熵损失函数的...
4.Cross-Entropyp(x)对I(q)平均H(p,q)=∑p(x)logq(x)熵是信息的平均，交叉熵是信息在不同分布下的平均。5.KL divergence(...