损失函数

目的:

根据标签值与预测值计算损失

  • 交叉熵
    \(J = -\sum\limits_{k}y_k\log{h_k}\)
    信息熵可以用来表示信息的不确定程度
    相对熵(KL散度)可以用来描述两个概率分布之间的差异
    相对熵 = 交叉熵 - 信息熵
    在信息熵固定的情况下,优化减小交叉熵也就是优化相对熵
    又因为交叉熵比较简单,所以常用交叉熵表示损失函数
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197
posted @ 2019-09-05 20:21  youqia  阅读(174)  评论(0编辑  收藏  举报