eurus_的博客

tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。  Tensorflow用到了数据流图，数据流图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph）。Tensorflow里的数据用到的都是tensor，所以谷歌起名为tensorflow。  下面介绍张量几个比较重要的概念 张量的维度（秩）：Rank/Order  Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张...

1.交叉熵：一般用来求目标与预测值之间的差距 2.信息量与时间发生的概率的函数关系符合（I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))） 可见该函数符合我们对信息量的直觉 3.用熵去表示所有的信息量的期望，就是拿-log(p(xi))*p(xi)的总和 4.相对熵：p分布（真实）q分布（预测）DKL值越小，表示q分布和p分布越接近 5.交叉熵：去评估label和pr...