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Python tf.compat.v1.distributions.Exponential.cross_entropy用法及代码示例


用法

cross_entropy(
    other, name='cross_entropy'
)

参数

返回

  • cross_entropy self.dtype Tensor 形状 [B1, ..., Bn] 代表 n 不同的 (Shanon) 交叉熵计算。

计算(香农)交叉熵。

用 P 表示此分布 (self)，用 Q 表示 other 分布。假设 P, Q 相对于彼此绝对连续并且允许密度 p(x) dr(x) 和 q(x) dr(x) ，(Shanon)交叉熵定义为：

H[P, Q] = E_p[-log q(X)] = -int_F p(x) log q(x) dr(x)

其中 F 表示随机变量 X ~ P 的支持。

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.distributions.Exponential.cross_entropy。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。