交叉熵损失函数

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 1.信息量 2.熵 3.相对熵 4.交叉熵 5.机器学习中交叉熵的应用 1.为什么要用交叉熵做loss函数？ 在线性回归问题中，常常使用MSE（Mean Squared Error）作为loss函数，比如： 这里的m表示m个样本的，loss为m个样本的loss均值。 MSE在线性回归问题中比较好用，那

>>阅读原文<<