理解交叉熵和最大似然估計的關係

阿新 • • 發佈：2019-01-19

理解交叉熵作為神經網路的損失函式的意義：

交叉熵刻畫的是實際輸出（概率）與期望輸出（概率）的距離，也就是交叉熵的值越小，兩個概率分佈就越接近，即擬合的更好。

$Cross Entropy= H(p)+DKL(p||q)$

當p分佈是已知，則熵是常量；於是交叉熵和KL散度則是等價的。

最小化KL散度和模型採用最大似然估計進行引數估計又是一致的。（可以從公式推導上證明）

這也是很多模型又採用最大似然估計作為損失函式的原因。

理解交叉熵和最大似然估計的關係

理解交叉熵作為神經網路的損失函式的意義：交叉熵刻畫的是實際輸出（概率）與期望輸出（概率）的距離，也就是交叉熵的值越小，兩個概率分佈就越接近，即擬合的更好。 CrossEntropy=H(p)+DKL(p∣∣q)Cross Entropy= H(p)+DKL(p

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摘抄自維基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%BC%E7%84%B6%E5%87%BD%E6%95%B0 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%

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Bayes貝葉斯一、Bayes小故事貝葉斯(約1701-1761) Thomas Bayes，英國數學家。約1701年出生於倫敦，做過神甫。1742年成為英國皇家學會會員。1761年

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