交叉熵与KL散度

时间 2020-12-24

标签交叉熵繁體版

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Welcome To My Blog 老遇到交叉熵作为损失函数的情况,于是总结一下 KL散度交叉熵从KL散度(相对熵)中引出,KL散度(Kullback-Leibler Divergence)公式为: KL散度是衡量两个分布之间的差异大小的,KL散度大于等于0,并且越接近0说明p与q这两个分布越像,当且仅当p与q相等时KL散度取0. 交叉熵在机器学习的分类问题中,常以交叉熵作为损失函数,此时同

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