大話講解:歸一化(softmax)、信息熵、交叉熵

一、歸一化 把幾個數量級不同的數據,放在一起比較(或者畫在一個數軸上),比如:一條河的長度幾千甚至上萬km,與一個人的高度1.7m,放在一起,人的高度幾乎可以被忽略,所以爲了方便比較,縮小他們的差距,但又能看出二者的大小關係,可以找一個方法進行轉換。 另外,在多分類預測時,比如:一張圖,要預測它是貓,或是狗,或是人,或是其它什麼,每個分類都有一個預測的概率,比如是貓的概率是0.7,狗的概率是0.1
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