目录
一、交叉熵损失函数含义
交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个
概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为
交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离， p代表正确答案， q代表的是预测值，
交叉熵越小，两个概率的分布约接近
二、交叉熵损失函数定义为：
其中： ??为标签值， ??′为预值测
三、交叉熵损失函数计算案例
假设有一个3分类问题，某个样例的正确答案是（1， 0， 0）
甲模型经过softmax回归之后的预测答案是（0.5， 0.2， 0.3）
乙模型经过softmax回归之后的预测答案是（0.7， 0.1， 0.2）
版权声明：本文为shazi4399原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。