Kategorik krossentropiya yoʻqotish funksiyasi boʻlib, u koʻp toifali tasniflash vazifalarida qoʻllaniladi. Bular misol ko'plab mumkin bo'lgan toifalardan faqat bittasiga tegishli bo'lishi mumkin bo'lgan vazifalardir va model qaysi birini tanlashi kerak. Rasmiy ravishda u ikki ehtimollik taqsimoti orasidagi farqni aniqlash uchun moʻljallangan.
Nega MSE oʻrniga oʻzaro entropiya qoʻllaniladi?
Birinchidan, oʻzaro entropiya (yoki softmax yoʻqotish, lekin oʻzaro entropiya yaxshiroq ishlaydi) tasniflash uchun MSEga qaraganda yaxshiroq oʻlchovdir, chunki tasniflash topshirigʻidagi qaror chegarasi katta(regressiya bilan solishtirganda). … Regressiya muammolari uchun siz deyarli har doim MSE dan foydalanasiz.
Siyrak oʻzaro entropiya va kategorik oʻzaro entropiya oʻrtasidagi farq nima?
Siyrak kategorik oʻzaro entropiya va toifali oʻzaro entropiya oʻrtasidagi yagona farq bu haqiqiy teglar formati. Bizda bitta yorliqli, koʻp toifali tasniflash muammosi mavjud boʻlsa, teglar har bir maʼlumot uchun bir-birini istisno qiladi, yaʼni har bir maʼlumot kiritilishi faqat bitta sinfga tegishli boʻlishi mumkin.
Kategorik oʻzaro entropiya yoʻqolishini qanday izohlaysiz?
Oʻzaro entropiya namunaning taxminiy ehtimoli haqiqiy qiymatdan farq qilganda ortadi. Shuning uchun, haqiqiy yorliq 1 qiymatiga ega bo'lganda 0,05 ehtimolini bashorat qilish o'zaro entropiya yo'qotilishini oshiradi. bu namuna uchun 0 dan 1 gacha boʻlgan taxminiy ehtimollikni bildiradi.
Nega oʻzaro entropiya yaxshi?
Umuman olganda, biz koʻrib turganimizdek, oʻzaro entropiya shunchaki modelning ehtimolligini oʻlchash usulidir. O'zaro entropiya foydalidir, chunki u modelning qanchalik ehtimoli va har bir ma'lumot nuqtasining xato funksiyasini tasvirlashi mumkin. Bundan bashorat qilingan natijani haqiqiy natija bilan solishtirish uchun ham foydalanish mumkin.
