标签:loss 交叉 0.1 0.2 基础 ce 0.6 CrossEntropy mse
CrossEntropy交叉熵基础
1、定义
度量两个分布的相似度
2、公式原理
3、应用
分类:onehot+crossentropy
为何在分类问题种使用ce而不是用mse,
1)mse对于分类问题的loss不准确
如 0.2,0.2,0.6 与0.0,0.4,0.6 y1的loss为0.24, y2loss为0.32, y1优于y2,实际使用mse过于严格。
对于ce,两者的loss近似
2)对于mse loss ,ce更能表现出分布之间的相似程度。
如0.1,0.2,0.7与0.2,0.2,0.6,mse loss相差0.1,但是ce 相差0.15
标签:loss,交叉,0.1,0.2,基础,ce,0.6,CrossEntropy,mse 来源: https://www.cnblogs.com/lx63blog/p/16119118.html
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