交叉熵p＝q_交叉熵

内容参考:Tensorflow四种交叉熵函数计算公式:tf.nn.cross_entropyTensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用交叉熵(Cross Entropy)交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种

交叉熵 H=-\sum_{i}(p_i\cdot\log_2(q_i)) .为何p=q时,交叉熵取得最小值?它的物理意义是什么啊?显示全部 关注者 2 被浏览 203 关注问题写回答 忠烈 图像算法工程师 令 也得不

巧的是,训练数据的分布A是给定的。那么根据我们在第四部分说的,因为A固定不变,那么求 等价于求 ,也就是A与B的交叉熵。得证,交叉熵可以用于计算“学习模型的分布”与“

(1)对于二分类问题,p(x)=[1, 0],q(x)=[y_1, y_2],y_1=p(y=1|x)表示模型输出为真的概率,交叉熵H(p, q)=-(1*y_1+0*y_2)=-y_1,显然此时交叉熵的最小化等价于似然函数的最大化; (2)对

(p),当p已知时,可以把H(p)看做一个常数,此时交叉熵与KL距离在行为上是等价的,都反映了分布p,q的相似程度。最小化交叉熵等于最小化KL距离。它们都将在p=q 时取得最小值

定义:在信息论中,交叉熵是表示两个概率分布p,q,其中p表示真实分布,q表示非真实分布,在相同的一组事件中,用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定

简介：语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度(perplexity)来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从

3、相对熵 (Relative entropy),也称KL散度 (Kullback–Leibler divergence) 设 $p(x)$、$q(x)$是离散随机变量 $X$中取值的两个概率分布,则 $p$对 $q$的相对熵是: $D_{KL}(p||q)

通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 歧义问题的描述和消除问题是制约计算语言学发展的瓶颈问题.将交叉熵引入计算语言学消岐领

有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况.交叉熵越接近与熵,q便是针对p更好的逼近,实际上,模型的输出与期望输

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