摘要： 
参考： 《数学之美》 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 常用的分类问题中的损失函数 1.信息量与信息熵 香农在他著名的论文”通信的数学原理“（A Mathematic Theory of Communication）中提出了”信息 阅读全文
参考： 《数学之美》 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 常用的分类问题中的损失函数 1.信息量与信息熵 香农在他著名的论文”通信的数学原理“（A Mathematic Theory of Communication）中提出了”信息 阅读全文