Kategorička crossentropija je funkcija gubitka koja se koristi u zadacima klasifikacije više klasa. To su zadaci u kojima primjer može pripadati samo jednoj od mnogih mogućih kategorija, a model mora odlučiti koju. Formalno, to je dizajnirano da kvantifikuje razliku između dvije distribucije vjerovatnoće.
Zašto koristiti unakrsnu entropiju umjesto MSE?
Prvo, unakrsna entropija (ili softmax gubitak, ali unakrsna entropija radi bolje) je bolja mjera od MSE za klasifikaciju, jer je granica odluke u zadatku klasifikacije velika(u poređenju sa regresijom). … Za probleme regresije, skoro uvijek biste koristili MSE.
Koja je razlika između retke unakrsne entropije i kategoričke unakrsne entropije?
Jedina razlika između retke kategoričke unakrsne entropije i kategoričke unakrsne entropije je format istinitih 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 unakrsne entropije?
Unakrsna entropija raste kako se predviđena vjerovatnoća uzorka razlikuje od stvarne vrijednosti. Stoga, predviđanje vjerovatnoće od 0,05 kada stvarna oznaka ima vrijednost 1 povećava unakrsni gubitak entropije. označava predviđenu vjerovatnoću 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 vjerovatnoće modela. Unakrsna entropija je korisna jer može opisati koliko je vjerojatan model i funkciju greške svake tačke podataka. Također se može koristiti za opisivanje predviđenog ishoda u poređenju sa stvarnim ishodom.
