Krosentropia kategorike është një funksion humbjeje që përdoret në detyrat e klasifikimit me shumë klasa. Këto janë detyra ku një shembull mund t'i përkasë vetëm njërës nga shumë kategoritë e mundshme, dhe modeli duhet të vendosë se cilës prej tyre. Formalisht, është projektuar për të përcaktuar sasinë e diferencës midis dy shpërndarjeve të probabilitetit.
Pse të përdoret entropia e kryqëzuar në vend të MSE?
Së pari, ndër-entropia (ose humbja softmax, por ndër-entropia funksionon më mirë) është një masë më e mirë se MSE për klasifikimin, sepse kufiri i vendimit në një detyrë klasifikimi është i madh(në krahasim me regresionin). … Për problemet e regresionit, pothuajse gjithmonë do të përdorni MSE.
Cili është ndryshimi midis entropisë kryq të rrallë dhe entropisë kryq kategorike?
Dallimi i vetëm midis entropisë së rrallë të kryqëzuar kategorike dhe entropisë së kryqëzuar kategorike është formati i etiketave të vërteta. Kur kemi një problem klasifikimi me një etiketë, me shumë klasa, etiketat janë reciprokisht ekskluzive për secilën të dhënë, që do të thotë se çdo hyrje e të dhënave mund t'i përkasë vetëm një klase.
Si e interpretoni humbjen kategorike të entropisë kryq?
Entropia e kryqëzuar rritet ndërsa probabiliteti i parashikuar i një kampioni ndryshon nga vlera aktuale. Prandaj, parashikimi i një probabiliteti prej 0,05 kur etiketa aktuale ka një vlerë 1, rrit humbjen e të entropisë së kryqëzuar. tregon probabilitetin e parashikuar midis 0 dhe 1 për atë kampion.
Pse është e mirë entropia kryq?
Në përgjithësi, siç mund ta shohim, ndër-entropia është thjesht një mënyrë për të matur probabilitetin e një modeli. Ndër-entropia është e dobishme pasi mund të përshkruajë sa i mundshëm është një model dhe funksionin e gabimit të secilës pikë të të dhënave. Mund të përdoret gjithashtu për të përshkruar një rezultat të parashikuar në krahasim me rezultatin e vërtetë.
