在天气的例子中,Rainy发生的概率为12.5%,当接收到该信息时,我们减少了87.5%的不确定性(Fine,Cloudy,Snow);如果接收到Fine(50%)的消息,我们只减少了50%的不确定性。 二、交叉熵(Cross-Entropy) 1、交叉熵损失函数?二分类交叉熵? 熟悉机器学习的人都知道分类模型中会使用交叉熵作损失函数,也一定对吴恩达的机器...
熵Entropy和交叉熵Cross-Entropy详解 (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见下表 那么该随机变...
CrossEntropy=H(p, q) = -\sum_{i}{p_{i}log2(q_{i})} 它跟entropy的公式很像, 只有log部分不同. 这里log里面是预测的概率. 如果我们的预测是完美的, 那么预测的分布就与实际的分布是相等的. 这时cross entropy就等于entropy. 如果不同, cross entropy就会比entropy多出一些bits 超过的这部分被称为,...
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...
机器学习---交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数 一.概念引入 1.损失函数 损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。在机器学习中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数求解和评估模型。 不同的任务...
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...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 。
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.
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: ...