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- 损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
3 学习过程 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和 sigmoid (或softmax)函数 一起出现。
- 如何通俗的解释交叉熵与相对熵？ - 知乎
如何通俗的解释交叉熵与相对熵？ 如题。 信息论中的条件熵，联合熵等比较好理解，物理意义也相对明确。 请问有人能以相对通俗的语言解释『交叉熵』与『相对熵』动机与含义吗？ 显示全部 关注者 1,872
- CNN入门讲解:为什么分类模型 Loss 函数要用 交叉熵Cross Entropy? - 知乎
交叉熵越小，表示两个概率分布越接近。 从而模型预测结果就越接近真实标签结果，说明模型训练收敛了。 关于更细节的数学原理，可以查看 熵的本质，不过我们也可以不用深究，理解上述结论就可以。 2、交叉熵作为损失函数
- 为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？
通用的说，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，可以从熵 (Entropy) -> KL散度 (Kullback-Leibler Divergence) -> 交叉熵这个顺序入手。 当然，也有多种解释方法 [1]。 先给
- 深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
交叉熵 公式这里就不放了（手机打字不方便），可以看出，其实loss就是log (Pi)的平均值，Pi指的是预测ground truth的概率。 所以，如果你希望预测概率超过0 5就好，那么loss就训练到log (0 5)。 如果有更高的要求，那么就继续训教。
- 深度学习回归问题是否可以使用交叉熵损失函数？ - 知乎
因此，交叉熵损失函数不是回归问题的首选。 对于回归问题，常用的损失函数包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。 这些损失函数直接衡量预测值与实际值之间的差距，更适合于回归问题。 但是，这并不是说完全不能使用交叉熵损失函数来解决回归
- softmax和cross-entropy是什么关系？ - 知乎
图片来源：Eli Bendersky 图片 而交叉熵损失函数是搭配softmax使用的损失函数。 （当然，理论上，softmax可以搭配别的损失函数。 ）之所以用交叉熵，是因为softmax输出的是概率分布，而衡量概率分布的相似程度的常用方法是KL散度。 然后，KL散度和交叉熵几乎是一
- 生成式语言模型的微调，是怎么计算损失函数的，和transformer预训练的方式一样吗？ - 知乎
这里： y 是二元标签，要么是0要么是1。 p 是模型预测为1的概率。 交叉熵损失通过这样的数学形式，有效地衡量了模型输出和真实标签之间的差异，成为优化分类器的关键。在实际训练过程中，我们通过不断迭代模型参数来最小化这个损失值，从而提高模型的准确性。 回到二个问题：和transformer预
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