Kategorik çapraz entropi, çok sınıflı sınıflandırma görevlerinde kullanılan bir kayıp işlevidir. Bunlar, bir örneğin birçok olası kategoriden yalnızca birine ait olabileceği ve modelin hangisine karar vermesi gerektiği görevlerdir. Resmi olarak, iki olasılık dağılımı arasındaki farkı ölçmek için tasarlanmıştır.
Neden MSE yerine çapraz entropi kullanıyorsunuz?
First, Çapraz entropi (veya softmax kaybı, ancak çapraz entropi daha iyi çalışır) sınıflandırma için MSE'den daha iyi bir ölçüdür, çünkü bir sınıflandırma görevindeki karar sınırı büyüktür(regresyona kıyasla). … Regresyon problemleri için neredeyse her zaman MSE'yi kullanırsınız.
Seyrek çapraz entropi ile kategorik çapraz entropi arasındaki fark nedir?
Nadir kategorik çapraz entropi ile kategorik çapraz entropi arasındaki tek fark gerçek etiketlerin formatıdır. Tek etiketli, çok sınıflı bir sınıflandırma problemimiz olduğunda, etiketler her veri için birbirini dışlar, yani her veri girişi yalnızca bir sınıfa ait olabilir.
Kategorik çapraz entropi kaybını nasıl yorumlarsınız?
Çapraz entropi bir örneğin tahmin edilen olasılığı gerçek değerden uzaklaştıkça artar. Bu nedenle, gerçek etiket 1 değerine sahipken 0,05 olasılığını tahmin etmek çapraz entropi kaybını artırır. o örnek için 0 ile 1 arasında tahmin edilen olasılığı belirtir.
Çapraz entropi neden iyidir?
Genel olarak, gördüğümüz gibi çapraz entropi, bir modelin olasılığını ölçmenin bir yoludur. Çapraz entropi, bir modelin ne kadar olası olduğunu ve her veri noktasının hata fonksiyonunu açıklayabildiğinden faydalıdır. Ayrıca, gerçek sonuca kıyasla tahmin edilen bir sonucu tanımlamak için de kullanılabilir.
