相对熵(relative entropy),又被称为Kullback-Leibler散度(KL散度)或信息散度(information divergence),是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量 。在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息(Shannon entropy)的差值 。 可以理解为对于同一个随机变量x,有两个概率分布,判断这两个概率分布得差异。
1.3 相对熵 相对熵(relative entropy),又被称为Kullback-Leibler散度(KL散度)或信息散度(information divergence),是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量 。在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息(Shannon entropy)的差值。 可以理解为对于同一个随机变量x,有两个概率分布,判断这两个概...
于是就有了InfoNCE loss,公式如下: 上式中, 是模型出来的logits, 相当于上文 oftmax公式中的 是一个温度超参数, 是个标 量, 假设我们忽略 , 那么infoNCE loss其实就是cross entropy loss。唯一的区别是, 在cross entropy loss里, 指代的是数据集里类别的数量, 而在对比学习InfoNCE loss里, 这个k指的是负样...
binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss)categorical_crossentropy:亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples...网络都行。但请注意,我最后想要的不是训练出来的网络,而是要得到这个表达式系数(其实也就是这个表达式)。网络结构 细细思考一下,脑子中浮现如下一个结构来实现这个...