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机器学习——交叉熵和softmax
时间 2021-01-13
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1.交叉熵 (1)用处:分类问题的损失函数 (2)取值:只可能为非负 (3)要理解交叉熵,就要一步步理解:信息量->信息熵->相对熵->交叉熵 信息量 概率的对数的负数 想一想:一个概率越小的时间发生了则信息量越大 信息熵 信息量的均值(用所有概率加起来为1的那一个集) PS:没有加和,单个时的图像 相对熵 对数里的东西,变成原概率和预测概率的比值,并且括号外面没有负数 想一想:即预测越接近真
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