摘要： 熵：是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。 交叉熵： 刻画的是两个概率分布之间的距离，或可以说它刻画的是通过概率分布 q来表达概率分布p的困难程度。p代表正确答案，q代表预测值，交叉熵越小，两个概率分布越接近。 那么，在神经网络中怎样把前向传播得到的结果也变成概率分布呢？ Softmax 阅读全文

摘要： 最近刚刚开始接触深度学习，感觉需要用一下博客记录一下平时遇见的坑和解决方案。 最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的，第一次运行python代码有点激动，中间遇见了一些坑，记录一下解决方案。 最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。比如会有错误：' 阅读全文