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交叉熵的物理意義及簡單公式推導
時間 2021-01-06
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交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息論中一個重要概念,主要用於度量兩個概率分佈間的差異性信息。 若P(x)是數據的真實概率分佈,q(x)是由數據計算得到的概率分佈。機器學習的目的就是希望q(x)儘可能地逼近甚至等於P(x)。對q(x)的優化就等效於求交叉熵的最小值。另外,對交叉熵求最小值,也等效於求最大似然估計
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