KL散度

风控模型指标PSI详细理解

1.模型稳定性在风控模型领域，PSI(Population Stability Index)是个常见的指标，用来描述模型/特征的稳定性。因为在金融领域，稳定是个特别重要的要求，模型/特征的更新频率，比起搜广推这种业务场景来也慢很多很多。像风…

信息论知识：互信息、交叉熵、KL散度

信息论的基本想法是一个不太可能的事件居然发生了，要比一个非常可能的事件发生，能提供更多的信息。消息说：‘‘今天早上太阳升起’’ 信息量是如此之少以至于没有必要发送，但一条消息说：‘‘今天早上有日食’’ 信息量…

交叉熵学习笔记

一、信息熵 (information entropy) 一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。我们需要搞清楚一件非常非常不确定的事，或者是我们一无所知的事，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们就不…

一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数

文章目录一、熵和信息熵1.1 概念1.2 信息熵公式二、KL散度和交叉熵2.1 KL散度(相对熵)2.2 交叉熵三、Softmax和交叉熵损失函数3.1 Softmax3.2 交叉熵损失函数一、熵和信息熵 1.1 概念 1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是…

深度学习（一）：交叉熵损失函数，信息量，熵，KL散度

交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，我们第一印象就是它如下的公式： 大多数情况下都是直接拿来使用就好，但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？交叉熵函数是否有其它变种？ …

损失函数(MSE和交叉熵）

全连接层解决MNIST：只是一层全连接层解决MNIST数据集神经网络的传播：讲解了权重更新的过程这个系列的文章都是为了总结我目前学习的积累。损失函数在我文章的网络中，我利用MSE（mean-square error，均方误差&…

信息熵、相对熵与交叉熵

目录1. 信息熵2. 相对熵3. 交叉熵4. 交叉熵与softmax1. 信息熵熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。信息熵公式如下： H(p)−∑i1np(xi)logp(xi)H(p)-\sum_{i1}^{n}{p(x_i)logp(x_i)…