交叉熵可在神經網路(機器學習)中作為損失函式，p表示真實標記的分布，q則為訓練後的模型的**標記分布，交叉熵損失函式可以衡量真實分布p與當前訓練得到的概率分布q有多麼大的差異。
相對熵（relative entropy）就是kl散度（kullback–leibler divergence），用於衡量兩個概率分布之間的差異。
對於兩個概率分布
注意：由於
相對熵的特點，是只有
相對熵公式的前半部分
若注意：交叉熵是衡量分布p與分布q的相似性，以前認為交叉熵的相似性越大，交叉熵的值就應該越大。但通過上面的推到可以看出，交叉熵得到兩個分布的相似性是根據相對熵來的，所以相似性越大，交叉熵的值應該越小。
交叉熵可在神經網路(機器學習)中作為損失函式，p表示真實標記的分布，q則為訓練後的模型的**標記分布，交叉熵損失函式可以衡量真實分布p與當前訓練得到的概率分布q有多麼大的差異。
KL 散度和交叉熵
相對熵 relative entropy 就是 kl 散度 kullback leibler divergence 用於衡量兩個概率分布之間的差異。舉個例子 假設我們發現了一些太空蠕蟲，這些太空蠕蟲的牙齒數量各不相同。現在我們需要將這些資訊發回地球。但從太空向地球傳送資訊的成本很高，所以我們需要用盡...
交叉熵 K L散度
資訊理論主要研究如何量化資料中的資訊。最重要的資訊度量單位是熵entropy，一般用h hh表示。分布的熵的公式如下 h i 1 np x i log p xi h sum p left x right cdot log p left x right h i 1 n p xi logp x i ex...
熵，交叉熵，相對熵（KL散度）
先插入乙個鏈結視覺化資訊理論，簡單明瞭很容易看懂 資訊熵是度量隨機變數不確定度的指標，資訊熵越大意味著隨機變數不確定度越高，意味著系統的有序程度越低。他的定義 如果隨機變數p 他的概率p,i 則隨機變數p 的熵定義為 h p i 1 np x i lo g2p xi 交叉熵 cross entrop...