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交叉熵損失函數公式的簡明推導，交叉熵損失函數公式怎么算

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交叉熵損失函數是什么?H(x) = E[I(xi)] = E[ log(1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(p(xi)) 其中 ， x表示隨機變量 ， 與之相對應的是所有可能輸出的集合 ， 定義為符號集,隨機變量的輸出用x表示 。
P(x)表示輸出概率函數 ， 變量的不確定性越 。
交叉熵損失函數是什么?平滑函數 。
交叉熵損失函數 ， 也稱為對數損失或者logistic損失 。
當模型產生了預測值之后 ， 將對類別的預測概率與真實值（由0或1組成）進行不比較 ， 計算所產生的損失 ， 然后基于此損失設置對數形式的懲罰項 。
在神經網絡中 ， 所使用的 。
交叉熵損失函數而且,類似sigmoid這樣的函數(比如tanh函數)有很多優點,非常適合用來做激活函數,具體請自行google之 說起交叉熵損失函數「Cross Entropy Loss」,腦海中立馬浮現出它的公式: 我們已經對這個交叉熵函數非常熟悉,大多數情況下都是直接拿來使用就 。
交叉熵損失函數和focal loss前者表示信息熵 ， 后者即為交叉熵 ，  KL散度 = 交叉熵 - 信息熵交叉熵公式為：交叉熵等于KL散度加上一個常量（信息熵） ， 且公式相比KL散度更加容易計算 ， 所以在機器學習中常常使用交叉熵損失函數來計算loss就行 。
交叉熵損失函數是什么【交叉熵損失函數公式的簡明推導，交叉熵損失函數公式怎么算】交叉熵損失函數CrossEntropy Loss ， 是分類問題中經常使用的一種損失函數 。
公式為：交叉熵Cross Entropy ， 是Shannon信息論中一個重要概念 ， 主要用于度量兩個概率分布間的差異性信息 。
在信息論中 ， 交叉熵是表示兩個概率分布p,q ，  。