什么是交叉熵

最新推荐文章于 2025-10-09 17:03:54 发布
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本文深入探讨了交直流转换技术的原理及应用,分析了不同场景下交直流转换的优势与挑战,并对比了各种转换器的效率与稳定性。
交叉熵（Cross-Entropy）
rtygbwwwerr的专栏
03-03 20万+
交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为X\mathcal{X}，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈\mathcal{X}，我们定义事件X=x0X=x_0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))I(
2024-04-28 问AI: 什么是交叉熵，在深度学习中怎么使用的？
baidu_24377669的博客
04-28 1091
交叉熵源于信息论，是两个概率分布之间的差异的度量。对于一个分类问题，我们有一个真实的标签分布（即正确的答案），以及模型生成的预测分布。交叉熵损失函数计算这两个分布之间的差异。交叉熵在深度学习中的使用是为了让模型的预测尽可能地接近真实的标签分布。它通过计算预测概率分布和真实分布之间的差异来评估模型的性能，并通过反向传播算法来优化网络参数，以减少这种差异。
熵 相对熵 交叉熵
liuheng0111的博客
10-11 1529
熵的本质是香农信息量()的期望。 现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”。 比如含有4
【机器学习】到底什么是交叉熵
Roc
08-16 2722
一般地，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从信息量-> 熵 ->相对熵-> 交叉熵这个顺序入手。 信息量 顾名思义信息量表征事件发生冷门程度，越冷门，信息量越大。举个栗子，当小概...
交叉熵
给永远比拿愉快
04-12 1726
上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生，这篇译文介绍另外一个与香农熵相关的概念：交叉熵（Cross-Entropy） 注：可能文中对一些专有名词的翻译不够精确，所以有的名词后面注解了其对应的原始英文单词 原文：A Friendly Introduction to Cross-Entropy Loss 简介（Introduction） 当我们要建立一个基于概率论的分类模型...
什么是交叉熵损失
m0_74574927的博客
10-09 481
设真实标签的 one-hot 向量为预测概率为则交叉熵损失定义为：因为只有真实类别的 y=1，其余为 0，所以公式简化为：🔹交叉熵损失用于分类任务，衡量模型输出的概率分布与真实标签分布的接近程度。🔹 数值上，就是取真实类别的预测概率的负对数。🔹 在 PyTorch 中，结合了。
什么是交叉熵，什么是熵
最新发布
11-14
1. 为什么交叉熵损失函数在分类任务中比均方误差更常用？ 2. 如何理解KL散度与交叉熵的关系？ 3. 在什么情况下交叉熵等于熵？ 4. 如何计算连续随机变量的熵和交叉熵？ [^1]: 熵用于量化不确定性[^1]。 [^2]: ...
交叉熵与相对熵
09-24 982
作者：CyberRep 链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 讨论这个问题需要从香农的信息熵开始。 小明在学校玩王者荣耀被发现...
【机器学习】交叉熵是什么? 请能让初学者能理解的方式进行解释
wq6qeg88的博客
08-09 1415
交叉熵（Cross-Entropy）是信息论和机器学习中的一个重要概念。简单来说，它是一种衡量两个概率分布之间差异的度量。为了让初学者能更好地理解交叉熵，我们可以从几个方面进行详细讲解。
关于交叉熵
机器会学习的博客
07-18 1879
在信息论中可以根据香农熵估计一个字符串中每个符号$S_{i}$编码所需的最小位数，前提是每个字符出现的概率$P_{i}$是已知的． H=−∑i(Pi×log2(Pi)) H = - \sum_{i}(P_{i}\times log_{2}(P_{i})) 举个例子： 比如，ＡＰＰＬＥ这个单词的香农熵： 每个字符在字符串中出现的概率： 　　　　PA=PL=PE=15=0.2 P_{A} = P_{
交叉熵详解
u012370185的博客
07-06 6507
原文：https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834（有修改） 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念 下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。 1. 信息量 假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下： 横轴：; 纵轴： 【 （横轴...
交叉熵简述
mefocus的博客
03-12 3869
交叉熵是什么
交叉商Cross-Entroy
qq_25864747的博客
10-11 413
交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，当交叉熵越小说明二者之间越接近。尽管交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，但是神经网络的输出却不一定是一个概率分布。为此我们常常用Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成概率分布。 softmax常用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，归一化到( 0, 1) 区间内，因此Softmax的输出可以看成概率，从而来进行多分类。 假设我们有一个包含k个元素的数组V，i表示V中的第i个元素，那么这i个元素的softmax输出就是: 简单复习了Softmax，开始进入
交叉熵简介
m0_57236802的博客
03-15 6172
交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑n​pi​logqi​其中，pi​表示真实分布中第i个事件发生的概率，qi​表示模型预测分布中第i个事件发生的概率。交叉熵越小，表示模型预测的结果与真实结果越接近，反之则越不接近。因此，在机器学习中，我们通常将交叉熵作为损失函数，用来指导模型的优化。
机器学习之交叉熵
dundunmm的博客
12-14 1401
交叉熵（Cross-Entropy）是机器学习中用于衡量预测分布与真实分布之间差异的一种损失函数，特别是在分类任务中非常常见。： 对于二分类任务，真实标签 y∈{0,1}，模型预测 \hat{y} \in [0, 1]。交叉熵是分类任务中的核心损失函数之一，其优异的性质和强大的优化能力使其在机器学习的各个领域得到了广泛应用。其中 y_k 表示第 k 类的真实标签，\hat{y}_k 表示模型对第 k 类的预测概率。：交叉熵是 KL 散度的一部分，衡量预测分布与真实分布的差异。其中 c 是真实类别的索引。
熵（entropy）、交叉熵（cross-entropy）
Yue_Zengying的博客
05-21 1913
原文：一文搞懂熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy) 一、熵 1、混乱程度，不确定性，信息量？ 不同的人对熵有不同的解释：混乱程度，不确定性，惊奇程度，不可预测性，信息量等等，面对如此多的解释，第一次接触时难免困惑。本文第一部分，让我们先一起搞明白 熵 究竟是什么？ 信息论中熵的概念首次被香农提出，目的是寻找一种高效/无损地编码信息的方法：以编码后数据的平均长度来衡量高效性，平均长度越小越高效；同时还需满足“无损”的条件，即编码后不能有原始信息的丢失。这样，香农提出了熵的定义：无损编码事
【机器学习】分类问题-交叉熵（Cross-Entropy）
IT古董
12-02 2985
交叉熵是机器学习中用于衡量两个概率分布之间差异的一种损失函数，广泛用于分类问题（如逻辑回归、多分类神经网络）。交叉熵损失直接来源于信息论，特别适合概率建模问题。交叉熵作为一种衡量概率分布差异的工具，不仅在分类任务中表现优异，还为概率建模问题提供了坚实的理论基础。
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