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  • 交叉熵_百度百科
    交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。 语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。 交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。
  • 【深度学习】深入理解交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss . . .
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  • 什么是交叉熵-AI快速进阶系列-腾讯云开发者社区-腾讯云
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  • 信息熵、交叉熵为什么如此常用 - 安全风信子 - 博客园
    View Post 信息熵、交叉熵为什么如此常用 作者：HOS (安全风信子) 日期：2026-01-09 来源平台：GitHub 摘要： 本文从安全工程视角深入剖析信息熵和交叉熵的核心概念及其在机器学习中的广泛应用，揭示它们如何衡量不确定性、差异度以及优化模型性能。
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    在PyTorch中， nn CrossEntropyLoss 是一个用于 多分类问题的交叉熵损失函数。 它结合了 softmax 操作和交叉熵损失计算，通常用于训练分类任务。 这个损失函数期望输入的 y_pred 是模型的原始输出（即 未经过 softmax 转换的 logits），而 y_true 是类标签的形式。
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