熵Entropy和交叉熵Cross-Entropy详解 熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念;下面将依次介绍这两个概念 熵 Q:熵(Entropy)是什么? A:熵是一种衡量指标。 Q:熵是衡量什么的指标呢? A:熵是衡量一个随机变量固有的不确定的指标。 Q:那熵是如何计算的呢? A: 对于随机变量X,其概率分布P...
在信息科学领域,熵是衡量“信息量”多少的指标:当我们听说一个事件发生了,我们获得了多少信息量?熵的定义和概率是紧密相关的。直观地,从概率越小的事件我们获取的信息量越多。反之,从一个发生概率为1的事件,我们获得的信息为0。例如:“太阳从东边升起”这个事件的信息量就是0。“小行星撞地球”这样的小概率事件...
1. 熵：混乱中的秩序，信息的度量 熵，象征着混乱与不确定性，是信息论中衡量信息量的重要指标。它定义为无损编码所需平均信息长度的最小值。让我们通过一个实际例子来解析计算方法：若一个事件有等概率的多种可能发生，熵值将达到最大，反之，当特定结果的概率极高时，熵值便会降低。例如，均匀分布...
对所有的x_i 我们都有一个对应的最小需要分配的bit长度,那么我们对这个log(1/y_i)求期望也就得到了X的熵的定义了: 3.交叉熵(Cross-Entropy)(估计编码长度)---趋--->自编码长度: 假如说我们用这个分布来作为我们来对事件编码的一个工具,熵就衡量了我们用这个正确的分布y来对事件编码所能用的最小的bit ...
3.交叉熵(Cross-Entropy): 假如说我们用这个分布来作为我们来对事件编码的一个工具,熵就衡量了我们用这个正确的分布y来对事件编码所能用的最小的bit 长度,我们不能用更短的bit来编码这些事件或者符号了。 相对的,交叉熵是我们要对y这个分布去编码,但是我们用了一些模型估计分布y`。这里的话通过y`这个分布我们...
2.1.2 Cross-entropy 为了克服上述 MSE 不足,引入了categorical_crossentropy(交叉熵损失函数) 1、二分类 Binary Cross-entropy 激活函数为 sigmoid 损失函数: 或者简写成: 其中 , 同样求导可得: === 证明如下: 其中, === 因此, 的梯度公式中原来的 被消掉了,所以导数中没有 这一项,权重的更新是...
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.
交叉熵(Cross-Entropy)是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中,交叉熵通常用于损失函数,用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。 在分类问题中,交叉熵损失函数通常用于多分类问题,其中模型需要对输入样本进行分类,而标签是类别概率分布。交叉...
Cross Entropy:一般是用来量化两个概率分布之间差异的损失函数(多用于分类问题)。 举个例子,在多分类问题中,一个物体所属于不同类别的真实分布p如下: 真实的分类概率 也就是说,真实的分类是这个物体属于Class B。 然后,你手撸了一个机器学习的预测模型,预测分布q如下: ...
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_cr...