Kategoriale Kreuzentropie ist eine Verlustfunktion, die in Klassifikationsaufgaben mit mehreren Klassen verwendet wird. Dies sind Aufgaben, bei denen ein Beispiel nur zu einer von vielen möglichen Kategorien gehören kann und das Modell entscheiden muss, welche. Formal ist es dazu bestimmt, den Unterschied zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu quantifizieren.
Warum Kreuzentropie anstelle von MSE verwenden?
Erstens ist Cross-Entropie (oder Softmax-Verlust, aber Cross-Entropie funktioniert besser) ein besseres Maß für die Klassifizierung als MSE, weil die Entscheidungsgrenze in einer Klassifizierungsaufgabe groß ist(im Vergleich zur Regression). … Bei Regressionsproblemen würden Sie fast immer die MSE verwenden.
Was ist der Unterschied zwischen spärlicher Kreuzentropie und kategorialer Kreuzentropie?
Der einzige Unterschied zwischen spärlicher kategorialer Kreuzentropie und kategorialer Kreuzentropie ist das Format echter Labels. Wenn wir ein Klassifizierungsproblem mit einem einzigen Label und mehreren Klassen haben, schließen sich die Labels für alle Daten gegenseitig aus, was bedeutet, dass jeder Dateneintrag nur zu einer Klasse gehören kann.
Wie interpretiert man den kategorialen Kreuzentropieverlust?
Kreuzentropie nimmt zu, wenn die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit einer Stichprobe vom tatsächlichen Wert abweicht. Daher erhöht die Vorhersage einer Wahrscheinlichkeit von 0,05, wenn das tatsächliche Etikett einen Wert von 1 hat, den Kreuzentropieverlust. bezeichnet die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 für diese Stichprobe.
Warum ist Kreuzentropie gut?
Wie wir sehen können, ist die Kreuzentropie einfach eine Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeit eines Modells zu messen. Die Kreuzentropie ist nützlich, da sie beschreiben kann, wie wahrscheinlich ein Modell ist, und die Fehlerfunktion jedes Datenpunkts. Es kann auch verwendet werden, um ein vorhergesagtes Ergebnis im Vergleich zum tatsächlichen Ergebnis zu beschreiben.
