定义
在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。
举例
假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。假如，按照真实分布p来衡量识别一个样本所需要的编码长度的期望为：
但是，如果采用错误的分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：
此时就将H(p,q)称之为交叉熵。交叉熵的计算方式如下：
以上内容来自交叉熵-百度百科
到这里自己有两个地方不明白：
- 什么事真事分布与非真实分布？
- 什么编码长度？
要搞懂这些，还需要看一些信息论中的知识，于是乎找到这篇文章：
信息论中的一些基本的知识
静下心看吧：看完之后自己浮躁的心平静下来了
