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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)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xbit/p/9955519.html
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