cross entropy 英[krɔs ˈentrəpi] 美[krɔs ˈɛntrəpi] 释义 [数]互熵;[计]交叉熵 实用场景例句 全部 Solution of the optimization problems of minimum cross - entropy with cross - entropy - type constraints was studied.
Entropy引入信息技术(資訊科技,台湾管信息叫資訊,技术叫科技) Shannon 引入 Entropy: Shannon 首次将 Entropy 的观念引入到电子信息(资讯)里头, 一样用以表达信息量大小, 例如说: 天气有 sunny 跟 rainy 两种状态, 这时我们用 1 bit 来表达天气状况信息, 代表两种状态出现的概率。 网图 为什么是1比特?信息量为...
通用的说,熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释,比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义,可以从熵(Entropy) -> KL散度(Kullback-Leibler Divergence) -> 交叉熵这个顺序入手。当然,也有多种解释方法[1]。
直观理解Cross Entropy（交叉熵），它是一个测量两个概率分布差异的常用工具，特别是在分类问题中。简单来说，当你有一个物体的真实分类概率分布（如物体属于Class B的真正概率）和模型预测的分布时，交叉熵能告诉你两者之间的差距大小，用以评估模型的准确性。例如，想象一个物体实际属于Class B的标签是...
Cross Entropy（交叉熵）是衡量预测概率分布与实际概率分布差异的指标。其计算公式为：-∑y*log(p(y|x))，其中y为实际类别，p(y|x)为模型预测的类别概率。在二分类问题中，Cross Entropy的表达式简化为：-(y*log(p) + (1-y)*log(1-p))，对于多分类问题则为上述一般形式。直观理解Cross ...
cross_entropy---交叉熵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。 在介绍softmax_cross_entropy,binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前,先来回顾一下信息量、熵、交叉熵等基本概念。 --- 信息论 交叉熵是信息论中的一个...
在深度学习中,softmax和cross-entropy通常结合使用。softmax是一种函数,可以将一个k维的向量z映射到另一个k维的向量σ,其中z的每一项z_i都被替换为一个介于0和1之间的值σ_i。这使得softmax函数可以用于将任何k维向量转换为一个有效的概率分布。 交叉熵,又称为交叉熵损失,是一种度量两个概率分布之间差异...
符合这个思想的有一个算法叫做: crossentropy 方法。 还是以学自行车为例,开始的时候是等可能地踩脚踏板,向各个方向转轮子,有时候可能会马上就摔倒,有时候可能会骑一段距离。 摔倒再起来重新骑,比如这样骑了一百次,然后有些时候会做的比较好了,不会立刻摔倒了。
虽然直接计算cross-entropy可能会更快，且数值稳定性更好，但softmax和cross-entropy通常被整合在一起使用，例如在PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss函数，它将logsoftmax和NLLLoss整合在一起。这种组合方式在实现上更为简便，同时保持了较高的数值稳定性。
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