Kategorisk kryssentropi er en tapsfunksjon som brukes i flerklasses klassifiseringsoppgaver. Dette er oppgaver hvor et eksempel kun kan tilhøre én av mange mulige kategorier, og modellen må avgjøre hvilken. Formelt sett er den designet for å kvantifisere forskjellen mellom to sannsynlighetsfordelinger.
Hvorfor bruke kryssentropi i stedet for MSE?
For det første er kryssentropi (eller softmax-tap, men kryssentropi fungerer bedre) et bedre mål enn MSE for klassifisering, fordi beslutningsgrensen i en klassifiseringsoppgave er stor(sammenlignet med regresjon). … For regresjonsproblemer vil du nesten alltid bruke MSE.
Hva er forskjellen mellom sparsom kryssentropi og kategorisk kryssentropi?
Den eneste forskjellen mellom sparsom kategorisk kryssentropi og kategorisk kryssentropi er formatet til ekte etiketter. Når vi har et klassifiseringsproblem med én etikett og flere klasser, er etikettene gjensidig utelukkende for hver data, noe som betyr at hver dataoppføring bare kan tilhøre én klasse.
Hvordan tolker du kategorisk kryssentropitap?
Krossentropi øker når den anslåtte sannsynligheten for en prøve avviker fra den faktiske verdien. Derfor, å forutsi en sannsynlighet på 0,05 når den faktiske etiketten har en verdi på 1, øker kryssentropitap. angir den anslåtte sannsynligheten mellom 0 og 1 for den prøven.
Hvorfor er kryssentropi bra?
Samlet sett, som vi kan se, er kryssentropien ganske enkelt en måte å måle sannsynligheten for en modell på. Kryssentropien er nyttig siden den kan beskrive hvor sannsynlig en modell er og feilfunksjonen til hvert datapunkt. Den kan også brukes til å beskrive et forutsagt utfall sammenlignet med det sanne utfallet.
