这个量 is a.k.a 交叉熵。 再翻译一下,交叉熵是什么?可以理解为: 我们带着某个主观认知去接触某个客观随机现象的时候,会产生的平均惊喜度。 那什么时候交叉熵(也就是我们会获得的平均惊喜度)会大?就是当我们主观上认为一个事情发生的概率很低( 1/p_s(x) 很大),但是客观上发生概率很高 ( p_o(x) 很大)的时候,也就是主
交叉熵(Cross Entropy)是一种度量两个概率分布之间的距离的方法,由Cover和Thomas于1991年提出,是KL散度的简化形式,直接由KL散度可以得出,并且它也可以被用来衡量分类器的性能。交叉熵定义如下: H(p,q)=∑p(x)logq(x) 其中,p(x)表示正确的概率分布,而q(x)表示预测出的概率分布,H(p,q)表示两个概率分布之...
与KL散度不同，交叉熵具有以下性质：交叉熵是非负的，即CE(P, Q) >= 0，当且仅当P和Q是完全相同的分布时等号成立。交叉熵满足交换律，即CE(P, Q) = CE(Q, P)。交叉熵是对称的，即CE(P, Q) = CE(Q, P)。交叉熵不是度量，因为它不具有三角不等式。在机器学习中，交叉熵通常用于衡量模型预测和...
3.2 多分类交叉熵损失(Multi-class Cross-Entropy Loss) 4. KL 散度(KL Divergence) 5. KL 散度的三种估计方式 5.1 第一种:基于 的线性近似 5.2 第二种:基于 的二阶展开 5.3 第三种:基于 的表达 6. 总结 1. 熵(Entropy) 熵(Entropy)最初是信息论中的概念,用来描述随机变量不确定性的度量。对于离散随...
易知交叉熵和P分布的熵恒大于0,且由吉布斯不等式[2]可知交叉熵恒大于P分布的熵,故KL分布恒大于0 也因此最小化KL散度的目标可以转换为最小化交叉熵,即交叉熵自己本身就可以作为损失函数 对交叉熵求最小值等价于求最大似然估计【在王木头机器学习系列能看到相关推导】 ...
交叉熵(也称为对数损失)是分类问题中最常用的损失函数之一。但是,由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性,我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。所以,在这篇文章中,让我们看看熵背后的基本概念,把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的...
KL散度也叫相对熵 ,衡量两个分布差异程度。其公式为KL(P||Q) = ∑ P(x)log(P(x)/Q(x)) ,P、Q为概率分布。KL散度非负 ,值为0时表示两个分布完全相同。交叉熵常用于分类问题中计算损失 。交叉熵公式为H(P,Q)= -∑ P(x)log(Q(x)) ,P是真实分布,Q是预测分布。KL散度损失函数能让模型输出...
由于交叉熵不具有比较分布差异性的能力,因此在进行计算分布差距和计算预测差距时都是应该使用KL散度而不是交叉熵的。 但是通过KL散度和交叉熵的计算公式可以知道,KL散度的计算复杂度高于交叉熵,同时由于预测差距时真实的分布(label)是已知并且固定的,标签分布用P表示,即分布P已知且固定,也就是说此时 H(P(X)) 是...
KL散度 = 交叉熵 - 熵 1. 熵(Entropy) 抽象解释:熵用于计算一个随机变量的信息量。对于一个随机变量X,X的熵就是它的信息量,也就是它的不确定性。 形象例子:有两个随机变量X和Y,或者说两个事件,X表示“投一枚硬币,落地时,哪一面朝上”;Y表示“太阳从哪个方向升起”。...