机器学习-交叉熵原理

参考了这个博客:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834

主要用于多分类、单分类任务中,计算loss,交叉熵定义如下:

其中:

  • p是实际概率,在机器学习中通常为label值,且取值为0或则1
  • q是预测概率,在机器学习中通常为预测结果,通常取值(0,1)

猜你喜欢

转载自www.cnblogs.com/xbit/p/9955519.html