交叉熵 kl散度
https://www.zhihu.com/question/41252833 表示2个函数或概率分布的差异性：差异越大则相对熵越大，差异越小则相对熵越小，特别地，若2者相同则熵为0。
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，因为学习速率可以被输出的误差所控制。
D(p||q) = H(p,q) - H§ =
《数学之美》P60-68 的熵：
任意一个随机变量X的熵（信息量）：H(X)=-累加P(x)logP(x)
知道的信息越多，不确定性 就越小，那么这些相关的信息怎么表示呢：条件熵(Conditional Entropy, CE)。 X,Y是两个随机变量，定义在Y的条件下X的条件熵为：H(X|Y)=-累加P(x,y)logP(x|y)。有H(X)>=H(X|Y)
信息的作用在于消除不确定性。找相关信息。
那么这些相关的信息对于减小不确定性有多少帮助呢，减小了多少不确定性的衡量标准为：互信息 I(X;Y)=H(X)-H(X|Y) 取值为1，完全相关；取值为0，完全无关。
交叉熵cross_entropy/相对熵/KL散度：衡量两个取值为正数的函数的相似性 KL(f(x)||g(x)) = -累加f(x)log(f(x)/g(x)) 完全相同的函数，交叉熵为0；差异越大交叉熵越大
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本文向大家介绍交叉熵公式相关面试题，主要包含被问及交叉熵公式时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是： 在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。 互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自
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本文向大家介绍神经网络为啥用交叉熵。相关面试题，主要包含被问及神经网络为啥用交叉熵。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。 一般情况
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问题内容： 我正在尝试训练数据不平衡的网络。我有A（198个样本），B（436个样本），C（710个样本），D（272个样本），并且我已经阅读了有关“weighted_cross_entropy_with_logits”的信息，但是我发现的所有示例都是针对二进制分类的，因此我不太了解对如何设置这些权重充满信心。 样本总数：1616 A_weight：198/1616 = 0.12？ 如果我理解的话
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本文向大家介绍pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解，包括了pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 公式 首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程，交叉熵的函数是这样的： 其中，其中yi表示真实的分类结果。这里只给出公式，关于CrossEntropy
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熵 参考：[https://zh.wikipedia.org/wiki/熵_(信息论](https://zh.wikipedia.org/wiki/熵_%28信息论%29) 在信息论中熵（entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。 熵也可以理解为不确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。这里的想法是，比较不可能发生的事情，当它发生了，会提供更多的信