首页Please translate passage to academic english: 固井质量评价神经网络训练的损失函数选用交叉熵损失函数，其刻画了2个概率分布之间的距离，其表达式为：

Please translate passage to academic english: 固井质量评价神经网络训练的损失函数选用交叉熵损失函数，其刻画了2个概率分布之间的距离，其表达式为：

时间: 2024-02-26 08:54:27 浏览: 52

分类问题损失函数 – 交叉熵

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055 信息熵：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。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。公式如下：相对熵：又称KL散度，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。在机器学习中，p(x)从常用于描述样本的真实分布，而q(x)常用于表示预测的分布。KL散度值越小表示两个分布越接近。公式如下：交叉熵(cross entropy)：将KL散度公式进行变形得到：前半部分就是p(x)的熵，后半部分就是交叉熵：机器学习中，我们常常使用KL散度来评估pr

The loss function used for training the neural network for evaluating the quality of wellbore cementing is the cross-entropy loss function, which measures the distance between two probability distributions. Its expression is as follows:

阅读全文