交叉熵

Tensorflow实现经典损失函数 神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（Loss functio…

1.信息量 含义：对信息的度量。概率越小，信息量越大。 公式： h ( x i ) = − l o g 2 p…

摘要 本文给出 cross-entropy 函数的定义, 求解其在反向传播中的梯度, 并通过案例详解 cros…

一 信息熵的意义： 代表**信息量(不确定度)**的大小。变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信…

在神经网络中，如何判断一个输出向量和期望的向量有多接近呢？交叉熵（cross entropy）是常用的方法之一…

  机器学习中各种熵（信息熵，条件熵，联合熵，互信息，交叉熵）是最重要的概念之一，也是最难理解的。对于分类问题…