通俗的理解：
熵：可以表示一個事件Ａ的自資訊量，就是Ａ包含多少資訊。
ＫＬ散度：可以用來表示從事件Ａ的角度來看，事件Ｂ有多大不同。
交叉熵：可以用來表示從事件Ａ的角度來看，如何描述事件Ｂ。
熵的公式：
Ａ與Ｂ的交叉熵 ＝ Ａ與Ｂ的ＫＬ散度 － Ａ的熵
當Ａ的熵一定，最小化交叉熵與最小化ＫＬ散度等價。
例如在邏輯迴歸中，我們實際上實在最小化模型的分佈與訓練資料的分佈的ＫＬ散度，因為訓練資料的分佈也就是熵一定，所以我們可以通過最小化交叉熵來實現，因為交叉熵的形式比ＫＬ散度的形式簡單。
交叉熵(cross entropy)經常用來做機器學習中的損失函式。 要講交叉熵就要從最基本的資訊熵說起。 1.資訊熵 資訊熵是消除不確定性所需資訊量的度量。（多看幾遍這句話） 資訊熵就是資訊的不確定程度，資訊熵越小，資訊越確定。 信息熵=∑x=1n(信息x發生
交叉熵的作用 通過神經網路解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最後一層設定n個輸出節點，無論在淺層神經網路還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最後的輸出層有1000個節點： 而即便是ResNet取消了全連線層，也會在最後有一個1000個節
二次代價函式（quadratic cost）： 其中，C表示代價函式，x表示樣本，y表示實際值，a表示輸出值，n表示樣本的總數。 例如： 假如我們使用梯度下降法（Gradient descent）來調整權值引數的大小，權值w和偏置b的梯
作者：知乎使用者來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。熵的本質是夏農資訊量()的期望。現有關於樣本集的2個概率分佈p和q，其中p為真實分佈，q非真實分佈。按照真實分佈p來衡量識別一個樣本的所需要的編碼長度的期望(即平均編碼長度)為：H(
二次代價函式（quadratic cost）： 其中，C表示代價函式，x表示樣本，y表示實際值，a表示輸出值，n表示樣本的總數。 例如： 假如我們使用梯度下降法（Gradient descent）來調整權值引數的大小，權值w和偏置b的梯度推導如下：
通俗的理解： 熵：可以表示一個事件Ａ的自資訊量，就是Ａ包含多少資訊。 ＫＬ散度：可以用來表示從事件Ａ的角度來看，事件Ｂ有多大不同。 交叉熵：可以用來表示從事件Ａ的角度來看，如何描述事件Ｂ。 熵的公式：
交叉熵的作用通過神經網路解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最後一層設定n個輸出節點，無論在淺層神經網路還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最後的輸出層有1000個節點： 而即便是ResNet取消了全連線層，也會在最後有一個1000個節點的輸出層： 一般情況下
交叉熵與softmax函式 在神經網路中，在對超引數進行優化過程當中，需要有一個優化的目標值，也就是真實值與預測值之間的差距要儘量小，差距越小說明預測越精確。這個差距往往用loss表示 在分類問題當中，我們用交叉熵來表示這個loss值。 1. 熵的概念 熵是物理學中的一個名詞
交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接呼叫現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網路（GANs），用到了交叉熵，發現自己對交叉熵的理解有些模糊，不夠深入。遂花了幾天的時間從頭梳理了一下相關
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits label：不含獨熱編碼，shape：[batch_size, ] logits：原始預測概率分佈向量，shape：[batch_size, num_classes] logits = np
在利用深度學習模型解決有監督問題時，比如分類、迴歸、去噪等，我們一般的思路如下： 資訊流forward propagation，直到輸出端； 定義損失函式L(x, y | theta)； 誤差訊號back propagation。採用數學理論中的“鏈式法則”，求L(x,
一、交叉熵損失原理 一般情況下，在分類任務中，神經網路最後一個輸出層的節點個數與分類任務的標籤數相等。 假設最後的節點數為N，那麼對於每一個樣例，神經網路可以得到一個N維的陣列作為輸出結果，陣列中每一個維度會對應一個類別。在最理想的情況下，如果一個樣本屬於k，那麼這個類別所對應的第k個輸出節
sigmiod與softmax sigmiod就是邏輯迴歸（解決二分類問題）；softmax是多分類問題的邏輯迴歸 雖然邏輯迴歸能夠用於分類，不過其本質還是線性迴歸。它僅線上性迴歸的基礎上，在特徵到結果的對映中加入了一層sigmoid函式（非線性）對映，即先把特徵線性求和，然後使
簡述 這裡再添加了一個卷積層。用一個kernal=4的卷積層做一個卷積之後，再做對映。 基於之前的一個版本 【Kaggle-MNIST之路】CNN結構改進+改進過的損失函式（五） 成績：0.9898 排名：1000+ 程式碼 注意
TensorFlow筆記-06-神經網路優化-損失函式，自定義損失函式 **神經元模型：用數學公式比表示為：f(Σi xi*wi + b), f為啟用函式** 神經網路 是以神經元為基本單位構成的 啟用函式：引入非線性啟用因素，提高模型的表達能力 常用的啟用函式有relu、sigmoid、tanh等 (1)
softmax 函式 softmax(柔性最大值)函式，一般在神經網路中， softmax可以作為分類任務的輸出層。其實可以認為softmax輸出的是幾個類別選擇的概率，比如我有一個分類任務，要分為三個類，softmax函式可以根據它們相對的大小，輸出三個類別選取的概率
目錄 一、softmax 函式 二、損失函式 loss function 三、最後的準備工作
相關 正文 在大多數教程中, softmax 和 cross-entropy 總是一起出現, 求梯度的時候也是一起考慮. 我們來看看為什麼. 關於 softmax 和 cross-entropy 的梯度的求導過程, 已經在上面的兩篇文章中分別給出, 這裡
目錄 1、交叉熵 1、交叉熵 交叉熵是分類問題中使用比較廣的一種損失函式，刻畫了兩個概率分佈之間的距離。 給定兩個概率分佈p和q，通過q來表示p的交叉熵為： 交叉熵刻畫的是兩個概率分佈之間的距離，然而神經網路的輸出卻不一定是一個概率分佈。Softmax迴歸就
交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距 1.資訊量 2.熵 3.相對熵 4.交叉熵 5.機器學習中交叉熵的應用 1.為什麼要用交叉熵做loss函式？ 線上性迴歸問題中，常常使用MSE