交叉熵损失函数公式 信息熵是什么？
信息熵是什么？
信息熵的概念来源于信息论。信息论奠基人香农1948年将热力学中的熵引入信息论，提出了信息熵（又称香农熵）。
首先，我们需要了解什么是信息。香农认为信息是消除随机不确定性的东西。举个例子：32支球队中谁将赢得世界杯。一开始，如果我们不知道每个队的情况，那么所有队的获胜概率都是相同的1/32。但是一旦我们得到一些信息，比如看之前的世界杯锦标赛，我们发现来自欧洲和南美的球队赢得了冠军。有了这些信息，我可以消除一些不确定性，除了南美和欧洲的团队。然后可能还有10支队伍，所以我猜的概率会变成1/10，大大增加。
信息可以减少事件的不确定性，因此需要更多的信息来确定不确定性事件。维度可以用来度量事件的不确定性，并具有所需的信息量。发现概率也可以表示事件的不确定性，概率越小，不确定性越大。
根据上述推理，我们可以用概率来描述事件的信息量。同时，概率越小，信息量越大。给出了信息量I的计算公式，其中p是事件发生的概率。例如，巴西有三分之一的机会获胜。那么相应的信息量约为1.58；而日本的中签概率为1/60，信息量为5.9；可以看出，概率越低，消除不确定性所需的信息就越多。
信息熵实际上是每个事件的加权平均信息。对于谁将赢得世界杯的事件（x），信息熵是所有参赛队（x）能赢得的信息量的加权平均值。
Label smoothing是什么？有何作用？
标签平滑，或标签平滑，是机器学习中的一种模型正则化方法。在分类模型中，通常的过程是先提取特征，然后进行全连接层，将输出映射到分类大小，再进行softmax，将结果映射到0-1，然后用一个热标签计算交叉熵损失函数来训练模型。标签平滑基于两个原因：1。另外，使用一个热表达式会使模型逐渐逼近1，从而对预测结果表现出过度自信，这种自信会使模型过度拟合。
2. 在分类模型中，标签通常用一个热向量来表示，存在过度拟合的风险。由于训练集中的训练数据往往是有限的，不能真实地反映预测结果的真实分布。
特别是在翻译模型中，当预测单词时，通常没有唯一的答案，同一个句子可以对应多个翻译方案。但一个热点将消除这种可能性，使结果独特，并使正确答案和其他答案之间的距离尽可能长。我们希望为每种情况留下预测的可能性。
然后标签平滑是使一个热编码更软。方法也很简单。一方面，它减小了1的大小，另一方面，它使0的标记变大。加权先验分布计算如下：]。如果先验分布是均匀的，那么u（k）=1/k，k是分类数。这样，模型的预测结果将同时拟合一个热点的标签分布和先验分布，从而提高了模型的泛化能力，降低了过度拟合的风险。
人工智能可以实现智能垃圾分类吗？
这是一个非常好的问题。诚然，人工智能完全可以实现垃圾分类，但它并不是在混合垃圾分类，而是代替人们按分类挨家挨户收集垃圾，而且每个家庭都可以交纳一定的费用。
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