初始PyTorch（四）：均方差&交叉熵

1、均方差Mean Squared Errorpython   torch.norm(y-pred, 2).pow(2) 2、交叉熵Cross Entropy優化 信息熵：，越大越穩定。編碼 交叉熵：，。 其中KL散度表明了兩個分佈的，重合度越高，KL散度值越低，徹底重合KL散度爲0。 若是P=Q時，H(p,q) = H(p), 對於one-hot編碼，若使模型預測的Pθ(p,q)接近真實值Pr(

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