Kateqorik çarpazentropiya çox sinifli təsnifat tapşırıqlarında istifadə olunan itki funksiyasıdır. Bunlar bir nümunənin bir çox mümkün kateqoriyadan yalnız birinə aid ola biləcəyi tapşırıqlardır və model hansı kateqoriyaya qərar verməlidir. Formal olaraq, bu iki ehtimal paylanması arasındakı fərqin kəmiyyətini müəyyən etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Niyə MSE əvəzinə çarpaz entropiyadan istifadə olunur?
Birincisi, çarpaz entropiya (və ya softmax itkisi, lakin çarpaz entropiya daha yaxşı işləyir) təsnifat üçün MSE-dən daha yaxşı ölçüdür, çünki təsnifat tapşırığında qərar sərhədi böyükdür(reqressiya ilə müqayisədə). … Reqressiya problemləri üçün siz demək olar ki, həmişə MSE-dən istifadə edərdiniz.
Nadir çarpaz entropiya ilə kateqoriyalı çarpaz entropiya arasında fərq nədir?
Seyrək kateqoriyalı çarpaz entropiya ilə kateqoriyalı çarpaz entropiya arasındakı yeganə fərq həqiqi etiketlərin formatıdır. Tək etiketli, çox sinifli təsnifat problemimiz olduqda, etiketlər hər bir data üçün bir-birini istisna edir, yəni hər bir məlumat girişi yalnız bir sinfə aid ola bilər.
Kateqorik çarpaz entropiya itkisini necə şərh edirsiniz?
Çarmıx entropiya nümunənin proqnozlaşdırılan ehtimalı faktiki dəyərdən fərqləndikcə artır. Buna görə də, faktiki etiketin dəyəri 1 olduqda 0,05 ehtimalının proqnozlaşdırılması çarpaz entropiya itkisini artırır. həmin nümunə üçün 0 və 1 arasında proqnozlaşdırılan ehtimalı bildirir.
Niyə çarpaz entropiya yaxşıdır?
Ümumiyyətlə, gördüyümüz kimi çarpaz entropiya sadəcə bir modelin ehtimalını ölçmək üçün bir üsuldur. Çarpaz entropiya faydalıdır, çünki o modelin nə qədər ehtimal olduğunu və hər bir məlumat nöqtəsinin xəta funksiyasınıtəsvir edə bilər. O, həmçinin proqnozlaşdırılan nəticəni həqiqi nəticə ilə müqayisə etmək üçün istifadə edilə bilər.
