【信息论】信息熵、损失熵、噪声熵和互信息量 原文链接:https://www.cnblogs.com/Baiyug/p/16908846.html 1 信息熵 信息熵(entropy)表征了某个信息的平均不确定度,是信息自信息量的数学期望。例如,某个信源发出L个信息序列(即L个信息符号),每个信息符
https://www.desmos.com/calculator/zytm2sf56e的插图来帮助理解。 交叉熵损失 紫色线代表蓝色曲线下的面积,估计概率分布(橙色线),实际概率分布(红色线) 在上面我提到的图中,你会注意到,随着估计的概率分布偏离实际/期望的概率分布,交叉熵增加,反之亦然。因此,我们可以...
单分类时,每张图片的损失是一个交叉熵,交叉熵针对的是所有类别(所有类别概率和是1)。 多分类时,每张图片的损失是N个交叉熵之和(N为类别数),交叉熵针对的是单个类别(单个类别概率和是1)。 2.3学习过程与优缺点 交叉熵损失函数经常用于分类问题中,特别是在神经网络做分类问题时,也经常使用交叉熵作为损失函数,此外...
信息熵是度量随机信号不确定性的指标,而噪声熵和损失熵则进一步衡量了信息信号传输和处理中产生的噪声和损失。 首先,让我们来了解一下噪声熵。在信息传输过程中,噪声是无法避免的因素之一。噪声可以看作是干扰信号,它会对原始信号进行扭曲、干涉或损坏。噪声熵是衡量噪声的随机性和复杂程度的量度。一个低噪声熵表示...
因此,如果使用这个损失函数,不要实现做softmax处理。 softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 binary_cross_entropy是二分类的交叉熵,实际是多分类softmax_cross_entropy的一种特殊情况。针对sigmoid的输出,将预测...
信道损失熵是信道容量的一个重要度量,能够表征信道传输过程中的噪声干扰以及信号传输质量的损失情况。 在信息论中,信道损失熵可以使用条件熵来表示。条件熵H(Y|X)表示在已知X条件下Y的不确定性,也可以理解为在已知发送信号X的情况下,接收信号Y与发送信号X之间的差异度。条件熵可以通过下式计算得出: H(Y|X) =...
联合熵指的是多个随机变量一起产生的信息量的平均值,它可以衡量多个随机变量之间的不确定性。条件熵则是在已知某些信息的条件下,另一随机变量的不确定性。联合熵和条件熵在信息理论中有着重要的应用,可以帮助我们理解信息的传输、数据的压缩以及通信系统的设计等方面。 本文将深入探讨信息论中的联合熵和损失熵的概念...
在一个离散通信系统中，可以将信息熵、噪声熵和损失熵的概念进行联想和理解。假设有一个离散信源S，其...
试题来源: 解析 答:将 H( X|Y)称为信道 { X , PY |X ,Y} 的疑义度或损失熵,损失熵为零的信道就是无损信道,信道容量为 logr 。 将H(Y|X)称为信道 { X , P ,Y} 的噪声熵,噪声熵为零的信道就是确定信道,信道容量为 logs 。反馈 收藏 ...
交叉熵损失(Cross entropy loss)是用于分类问题的一种损失函数。它度量了实际输出与理论输出之间的差异,通过计算概率分布之间的交叉熵来刻画差异。交叉熵越小,表示实际输出与理论输出越接近。交叉熵损失的公式为: L = -∑(ylog(p) + (1-y)log(1-p)) 其中,y表示理论输出的真实标签(0或1),p表示实际输出的...