基本上,交叉熵损失函数的取值范围是[0,+∞]。它的取值范围受到模型输出与实际输出之间的误差程度的影响。如果两者的差别较小,交叉熵损失函数的值也相对较小;反之,如果两者的差别较大,交叉熵损失函数的值也会相对较大。 【交叉熵损失函数取值范围的上下限】 既然交叉熵损失函数取值范围是[0,+∞],那么它的上下限...
由于交叉熵损失函数的取值范围受到定义的限制,所以它的取值范围是:[0,+∞)。也就是说,当预测的概率分布完全和真实概率分布一致时,交叉熵损失函数的取值为0,而当预测的概率分布与真实概率分布完全不同时,交叉熵损失函数的取值就会无限增大。 通过以上取值范围可以知道,交叉熵损失函数越小说明预测的概率分布距离真实概率...
本文主要介绍CTR场景中的对数损失函数和交叉熵损失函数,以及对数损失函数的取值范围,如果觉得对你有帮助,文末「点赞」来一个! 极大似然估计 在统计学领域,有两种对立的思想学派:贝叶斯学派和经典学派(频率学派),他们之间最大的区别是如何看待被估计的参数。贝叶斯学派的观点是将其看成是已知分布的随机变量,而经典学...