概述
softmaxloss, 交叉熵损失函数的理解
- 信息量
-
- 意义
- 公式
- 信息熵
-
- 意义
- 相对熵（KL散度）
- 交叉熵
- 公式
- 在深度学习模型中的应用
- softmaxloss的理解
- softmax
- 后记
信息量
意义
用来衡量信息量的大小。
公式
I(x)=−log(P(x))
<最后
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