交叉熵_tensorflow 交叉熵

在很多二分类问题中,特别是正负样本不均衡的分类问题中,常使用交叉熵作为loss对模型的参数求梯度进行更新,那为何交叉熵能作为损失函数呢,我也是带着这个问题去找解析的

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

交叉熵(cross entropy)是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候,没有过多的注意,直接调用现成的库,用起来也比较方便。

交叉熵容易跟相对熵搞混,二者联系紧密,但又有所区别。假设有两个分布 ,则它们在给定样本集上的交叉熵定义如下: 可以看出,交叉熵与上一节定义的相对熵仅相差了 已知时,可

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

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

交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵

可以看出,交叉熵与上一节定义的相对熵仅相差了H(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

交叉熵有一个标准的解释,它来自信息论(information theory),粗略地说,交叉熵是表达惊奇(surprise)的一个度量。在实际中,我们的神经元尝试计算函数xày=y(x)。只是一般写成xà

因此,交叉熵越低,这个策略就越好,最低的交叉熵也就是使用了真实分布所计算出来的信息熵,因为此时 ,交叉熵 =信息熵。这也是为什么在机器学习中

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