TensorFlow学习笔记（二十三）四种Cross Entropy交叉熵算法实现和应用

交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设 X 是一个离散型随机变量，其取值集合为 X ，概率分布函数为 p(x)=Pr(X=x),x∈X ，我们定义事件 X=x0 的信息量为： I(x0)=−log(p(x0)) ，可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当 p(x0)

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