2023年4月22日
KL散度和交叉熵的对比介绍
摘要： KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross Entropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。 完整文章： https://avoid.overf 阅读全文
posted @ 2023-04-22 10:24 deephub 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑