交叉熵_交叉熵能用连续值算吗 😮‍💨

交叉熵在机器学习中是一个非常重要的概念，尤其是在深度学习领域，它被广泛应用于分类问题中的损失函数计算。那么，问题来了，交叉熵能否用于连续值呢？🔍

首先，让我们回顾一下交叉熵的基本定义。交叉熵主要用于衡量两个概率分布之间的差异，通常在监督学习任务中，一个用于表示模型预测的概率分布，另一个则代表实际标签的概率分布。这两个分布通常是离散的，比如在二分类问题中，标签为0或1。🚨

然而，在某些情况下，我们确实需要处理连续值。例如，在回归问题中，我们可以将输出视为连续概率分布，而真实值作为另一个分布。这时，虽然传统上交叉熵是为离散情况设计的，但通过一些技巧（如Softmax后的输出）可以将其应用到连续值的场景中。🤓

因此，虽然交叉熵最初是为了离散概率分布设计的，但在适当的转换下，它也可以应用于连续值的计算。不过，具体的应用场景和方法需要根据实际情况进行调整。🛠️

总之，交叉熵不仅限于离散值的计算，通过一定的技巧，它可以扩展到连续值的场景中，为我们的模型训练提供更多可能性。🚀