Crossentropia categórica é uma função de perda que é usada em tarefas de classificação multiclasse. Essas são tarefas em que um exemplo só pode pertencer a uma das muitas categorias possíveis, e o modelo deve decidir qual delas. Formalmente, é projetado para quantificar a diferença entre duas distribuições de probabilidade.
Por que usar entropia cruzada em vez de MSE?
Primeiro, Cross-entropy (ou perda softmax, mas cross-entropy funciona melhor) é uma medida melhor do que MSE para classificação, porque o limite de decisão em uma tarefa de classificação é grande(em comparação com regressão). … Para problemas de regressão, você quase sempre usaria o MSE.
Qual é a diferença entre entropia cruzada esparsa e entropia cruzada categórica?
A única diferença entre entropia cruzada categórica esparsa e entropia cruzada categórica é o formato dos rótulos verdadeiros. Quando temos um problema de classificação de rótulo único e multiclasse, os rótulos são mutuamente exclusivos para cada dado, o que significa que cada entrada de dados só pode pertencer a uma classe.
Como você interpreta a perda categórica de entropia cruzada?
A entropia cruzada aumenta à medida que a probabilidade prevista de uma amostra diverge do valor real. Portanto, prever uma probabilidade de 0,05 quando o rótulo real tem um valor de 1 aumenta a perda de entropia cruzada. denota a probabilidade prevista entre 0 e 1 para essa amostra.
Por que a entropia cruzada é boa?
No geral, como podemos ver a entropia cruzada é simplesmente uma forma de medir a probabilidade de um modelo. A entropia cruzada é útil, pois pode descrever a probabilidade de um modelo e a função de erro de cada ponto de dados. Também pode ser usado para descrever um resultado previsto comparado ao resultado real.
