Categorical crossentropy là một hàm mất mát được sử dụng trong các nhiệm vụ phân loại nhiều lớp. Đây là những nhiệm vụ trong đó ví dụ chỉ có thể thuộc về một trong số nhiều danh mục có thể có và mô hình phải quyết định loại nào. Về mặt hình thức, nóđược thiết kế để định lượng sự khác biệt giữa hai phân phối xác suất.
Tại sao sử dụng entropy chéo thay vì MSE?
Đầu tiên, Cross-entropy (hoặc softmax mất mát, nhưng entropy chéo hoạt động tốt hơn) là thước đo tốt hơn MSE để phân loại,vì ranh giới quyết định trong nhiệm vụ phân loại là lớn(so với hồi quy). … Đối với các vấn đề hồi quy, bạn hầu như luôn sử dụng MSE.
Sự khác biệt giữa entropy chéo thưa thớt và entropy chéo phân loại là gì?
Sự khác biệt duy nhất giữa entropy chéo phân loại thưa thớt và entropy chéo phân loại làđịnh dạng của nhãn thực. Khi chúng ta gặp vấn đề phân loại một nhãn, nhiều lớp, các nhãn sẽ loại trừ lẫn nhau cho mỗi dữ liệu, có nghĩa là mỗi mục nhập dữ liệu chỉ có thể thuộc về một lớp.
Bạn giải thích sự mất entropy chéo phân loại như thế nào?
Entropy chéo tăng khi xác suất dự đoán của một mẫu khác với giá trị thực. Do đó, dự đoán xác suất là 0,05 khi nhãn thực có giá trị 1 sẽ làm tăng tổn thất entropy chéo. biểu thị xác suất dự đoán từ 0 đến 1 cho mẫu đó.
Tại sao entropy chéo lại tốt?
Nhìn chung, như chúng ta có thể thấy entropy chéo đơn giản là một cách để đo xác suất của một mô hình. Entropy chéo rất hữu ích vì nó có thểmô tả khả năng xảy ra của một mô hình và hàm lỗi của mỗi điểm dữ liệu. Nó cũng có thể được sử dụng để mô tả kết quả dự đoán so với kết quả thực.
