【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
信息损失熵(也称为香农熵)是由美国数学家克劳德·香农于1948年提出的,它是用来衡量一条信息中所包含的平均信息量的大小。信息损失熵越大,表示信息的不确定性越高。在信息论中,信息损失熵可以用来衡量信息源的不确定性和不可预测性。 信息损失熵的计算方法是根据信息的概率分布来确定的。假设信息源有n种可能的输出...
交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是主要在分类问题中常用的损失函数,它衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异,用来评估模型预测的准确性。交叉熵越小,模型预测的概率分布越接近真实分布,反之交叉熵越大,两个分布的偏离越大。 本文后续给出证明,在机器学习场景下,最小化交叉熵损失等价于最小化KL散度(...
如果高熵则意味着事件的可能结果中固有的不确定性水平很高。 交叉熵考虑了近似于真实分布 P 的分布 Q,并使用分布 Q 测量表示遵循分布 P 的数据所需的比特数。 交叉熵损失是量化我们的机器学习模型对数据真实分布 (P) 的近似 (Q) 的好坏程度 (Q) 的好方法。请注意,Log损失只是一个二元交叉熵损失。 希望本...
交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是一个广泛应用于分类任务中的损失函数,尤其是在机器学习和深度学习的分类模型中。它用于度量目标标签和预测概率分布之间的不一致性。下面我来详细推导并列出相关公式。 假设 假设我们有一个样本集合,其中每个样本属于K类之一。定义: ...
什么是损失熵、噪声熵?什么是无损信道和确定信道?如输入输出为,则它们的分别信道容量为多少? 相关知识点: 试题来源: 解析 答:将H(X|Y)称为信道的疑义度或损失熵,损失熵为零的信道就是无损信道,信道容量为logr。 将H(Y|X)称为信道的噪声熵,噪声熵为零的信道就是确定信道,信道容量为logs。
交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一,这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数时,我很难理解它背后的直觉。在google了不同材料后,我能够得到一个令人满意的理解,我想在这篇文章中分享它。 为了全面理解,我们需要按照以下顺序理解概...
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...
如果我们将损失函数换成交叉熵呢? 我们回顾一下交叉熵求梯度之后的公式: 我们带入上面具体的值,可以算出来如果使用交叉上来训练,我们算出来的梯度为1.96,要比上面算出来的0.04大了太多了。显然这样训练模型的收敛速度会快很多,这也是为什么我们训练分类模型采用交叉熵作为损失函数的原因。
信道损失熵是一种重要的通信概念，它对信号的传输和接收带来了很大的影响。信号在传输过程中，会受到各种因素的影响，比如噪声、多径效应、信道干扰等等。这些因素都会导致信号的质量下降，进而影响信息的传输。而信道损失熵就是用来描述这些因素对信号质量的影响。信道损失熵主要研究的是信号在传输过程中，由于各种因素...