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摘要： 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 阅读全文