A kategorikus keresztentrópia egy veszteségfüggvény, amelyet több osztályos osztályozási feladatokban használnak. Ezek olyan feladatok, ahol egy példa csak egy tartozhat a sok lehetséges kategória közül, és a modellnek kell eldöntenie, hogy melyik. Formálisan a két valószínűségi eloszlás közötti különbség számszerűsítésére tervezték.
Miért használjunk keresztentrópiát MSE helyett?
Először is, a keresztentrópia (vagy softmax veszteség, de a keresztentrópia jobban működik) jobb mérőszám az osztályozáshoz, mint az MSE, mert az osztályozási feladat döntési határa nagy(összehasonlítva a regresszióval). … Regressziós problémák esetén szinte mindig az MSE-t kell használni.
Mi a különbség a ritka keresztentrópia és a kategorikus keresztentrópia között?
Az egyetlen különbség a ritka kategorikus kereszt entrópia és a kategorikus kereszt entrópia között a valódi címkék formátuma. Ha egy címkés, több osztályú osztályozási problémánk van, a címkék kölcsönösen kizárják egymást az egyes adatoknál, vagyis minden adatbevitel csak egy osztályba tartozhat.
Hogyan értelmezed a kategorikus keresztentrópiaveszteséget?
Keresztentrópia növekszik, ahogy a minta előrejelzett valószínűsége eltér a tényleges értéktől. Ezért a 0,05-ös valószínűség előrejelzése, amikor a tényleges címke értéke 1, növeli a keresztentrópiaveszteséget. az adott minta 0 és 1 közötti előrejelzett valószínűségét jelöli.
Miért jó a keresztentrópia?
Összességében, amint látjuk, a keresztentrópia egyszerűen egy módszer a modell valószínűségének mérésére. A keresztentrópia hasznos, mivel leírhatja, hogy egy modell mennyire valószínű, és az egyes adatpontok hibafüggvényét. Használható egy előre jelzett eredmény leírására is, összehasonlítva a valódi eredménnyel.
