损失函数
目的:
根据标签值与预测值计算损失
- 交叉熵
 \(J = -\sum\limits_{k}y_k\log{h_k}\)
 信息熵可以用来表示信息的不确定程度
 相对熵(KL散度)可以用来描述两个概率分布之间的差异
 相对熵 = 交叉熵 - 信息熵
 在信息熵固定的情况下,优化减小交叉熵也就是优化相对熵
 又因为交叉熵比较简单,所以常用交叉熵表示损失函数
 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197
    -------------------------------------------------------------逆水行舟,不进则退。
 
                    
                
 
                
            
         浙公网安备 33010602011771号
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