Kategorička crossentropija je funkcija gubitka koja se koristi u zadacima klasifikacije u više klasa. To su zadaci u kojima primjer može pripadati samo jednoj od mnogih mogućih kategorija, a model mora odlučiti koju. Formalno, dizajniran je da kvantificira razliku između dvije distribucije vjerojatnosti.
Zašto koristiti unakrsnu entropiju umjesto MSE?
Prvo, međuentropija (ili softmax gubitak, ali unakrsna entropija radi bolje) je bolja mjera od MSE za klasifikaciju, jer je granica odluke u zadatku klasifikacije velika(u usporedbi s regresijom). … Za probleme regresije, gotovo uvijek biste koristili MSE.
Koja je razlika između rijetke križne entropije i kategoričke križne entropije?
Jedina razlika između rijetke kategoričke unakrsne entropije i kategoričke unakrsne entropije je format pravih oznaka. Kada imamo problem klasifikacije s jednom oznakom i više klasa, oznake se međusobno isključuju za svaki podatak, što znači da svaki unos podataka može pripadati samo jednoj klasi.
Kako tumačite kategorički gubitak entropije?
Unakrsna entropija raste kako se predviđena vjerojatnost uzorka razlikuje od stvarne vrijednosti. Stoga, predviđanje vjerojatnosti od 0,05 kada stvarna oznaka ima vrijednost 1 povećava unakrsni gubitak entropije. označava predviđenu vjerojatnost između 0 i 1 za taj uzorak.
Zašto je unakrsna entropija dobra?
Sve u svemu, kao što možemo vidjeti, unakrsna entropija je jednostavno način mjerenja vjerojatnosti modela. Unakrsna entropija je korisna jer može opisati kolika je vjerojatnost modela i funkcija pogreške svake podatkovne točke. Također se može koristiti za opisivanje predviđenog ishoda u usporedbi s pravim ishodom.
