交叉熵損失函數

交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距 1.信息量 2.熵 3.相對熵 4.交叉熵 5.機器學習中交叉熵的應用 1.爲什麼要用交叉熵做loss函數？ 在線性迴歸問題中，常常使用MSE（Mean Squared Error）作爲loss函數，比如： 這裏的m表示m個樣本的，loss爲m個樣本的loss均值。 MSE在線性迴歸問題中比較好用，那

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