Utilice la entropía cruzada categórica dispersa cuando sus clases se excluyen mutuamente (por ejemplo, cuando cada muestra pertenece exactamente a una clase) y la entropía cruzada categórica cuando una muestra puede tener varias clases o las etiquetas son probabilidades blandas (como [0.5, 0.3, 0.2]).
¿Cómo funciona la entropía cruzada categórica escasa?
Tanto la entropía cruzada categórica como la entropía cruzada categórica escasa tienen la misma función de pérdida definida en la Ecuación 2. La única diferencia entre las dos es cómo se definen las etiquetas de verdad. En la entropía cruzada categórica dispersa, las etiquetas de verdad están codificadas en números enteros, por ejemplo, [1], [2] y [3] para un problema de 3 clases.
¿Cuándo debo usar Sparse_categorical_crossentropy?
Utilice esta función de pérdida de entropía cruzada cuando haya dos o más clases de etiquetas. Esperamos que las etiquetas se proporcionen en una representación one_hot. Utilice esta función de pérdida de entropía cruzada cuando haya dos o más clases de etiquetas. Esperamos que las etiquetas se proporcionen como números enteros.
¿Cómo interpreta la pérdida de entropía cruzada categórica?
La entropía cruzada aumenta a medida que la probabilidad predicha de una muestra diverge del valor real. Por lo tanto, predecir una probabilidad de 0,05 cuando la etiqueta real tiene un valor de 1 aumenta la pérdida de entropía cruzada. denota la probabilidad predicha entre 0 y 1 para esa muestra.
¿Qué es la función de pérdida de entropía cruzada categórica?
La función de pérdida de entropía cruzada es una función de optimización que se utiliza en el caso de entrenar un modelo de clasificación que clasifica los datos al predecir la probabilidad de que los datos pertenezcan a una clase u otra clase. Uno de los ejemplos en los que se utiliza la función de pérdida de entropía cruzada es la regresión logística.
¿Por qué la entropía cruzada es mejor que MSE?
Comprensión práctica: primero, la entropía cruzada (o pérdida softmax, pero la entropía cruzada funciona mejor) es una mejor medida que MSE para la clasificación, porque el límite de decisión en una tarea de clasificación es grande (en comparación con la regresión). Para problemas de regresión, casi siempre usaría el MSE.
¿Puede la pérdida de entropía cruzada ser mayor que 1?
Hablando matemáticamente, si su etiqueta es 1 y su probabilidad prevista es baja (como 0,1), la entropía cruzada puede ser mayor que 1, como las pérdidas.
¿Qué es la entropía en el aprendizaje automático?
La entropía, en lo que respecta al aprendizaje automático, es una medida de la aleatoriedad en la información que se procesa. Cuanto mayor sea la entropía, más difícil será sacar conclusiones de esa información. Tirar una moneda al aire es un ejemplo de una acción que proporciona información aleatoria.
¿Puede la entropía cruzada ser negativa?
Nunca es negativo, y es 0 solo cuando y y ˆy son iguales. Tenga en cuenta que minimizar la entropía cruzada es lo mismo que minimizar la divergencia KL de ˆy a y.
¿Cómo se calcula la pérdida de entropía cruzada?
La entropía cruzada se puede calcular usando las probabilidades de los eventos de P y Q, como sigue: H(P, Q) = — suma x en X P(x) * log(Q(x))
¿Cuál es la diferencia entre la entropía cruzada dispersa y la entropía cruzada categórica?
La única diferencia entre la entropía cruzada categórica dispersa y la entropía cruzada categórica es el formato de las etiquetas verdaderas. Cuando tenemos un problema de clasificación de una sola etiqueta y varias clases, las etiquetas son mutuamente excluyentes para cada dato, lo que significa que cada entrada de datos solo puede pertenecer a una clase.
¿Qué es la entropía cruzada categórica?
La entropía cruzada categórica es una función de pérdida que se utiliza en tareas de clasificación multiclase. Estas son tareas en las que un ejemplo solo puede pertenecer a una de muchas categorías posibles, y el modelo debe decidir cuál. Formalmente, está diseñado para cuantificar la diferencia entre dos distribuciones de probabilidad.
¿Cómo se calcula la precisión categórica?
La precisión categórica calcula el porcentaje de valores pronosticados (yPred) que coinciden con los valores reales (yTrue) para las etiquetas one-hot. Para un registro: identificamos el índice en el que se produce el valor máximo mediante argmax(). Si es el mismo tanto para yPred como para yTrue, se considera exacto.
¿Cómo se calcula la entropía cruzada binaria?
La entropía cruzada binaria compara cada una de las probabilidades predichas con la salida de la clase real, que puede ser 0 o 1. Luego calcula la puntuación que penaliza las probabilidades en función de la distancia desde el valor esperado. Eso significa qué tan cerca o lejos del valor real.
¿Qué es la pérdida de bisagra categórica?
El nombre pérdida de bisagra categórica, que también se usa en lugar de pérdida de bisagra multiclase, ya implica lo que está sucediendo aquí: es decir, si tenemos tres posibles clases objetivo {0, 1, 2}, un objetivo arbitrario (por ejemplo, 2) sería convertido a formato categórico (en ese caso, [0, 0, 1]).
¿Softmax es lo mismo que sigmoide?
Softmax se usa para la clasificación múltiple en el modelo de regresión logística, mientras que Sigmoid se usa para la clasificación binaria en el modelo de regresión logística. Así es como se ve la función Softmax: Esto es similar a la función Sigmoid.
¿Qué significa pérdida de entropía cruzada binaria negativa?
Cuando las predicciones de entropía cruzada binaria son negativas, es porque los valores verdaderos no son [0,1]. En mi caso estaba usando [-1,1]. El modelo no falla, pero produce valor negativo.
¿Por qué tengo pérdida negativa?
Una de las razones por las que está obteniendo valores negativos en la pérdida es porque el training_loss en RandomForestGraphs se implementa utilizando la pérdida de entropía cruzada o la probabilidad de registro negativo según el código de referencia aquí.
¿Cómo funciona la entropía cruzada?
La entropía cruzada mide la entropía relativa entre dos distribuciones de probabilidad sobre el mismo conjunto de eventos. Intuitivamente, para calcular la entropía cruzada entre P y Q, simplemente calcule la entropía para Q usando ponderaciones de probabilidad de P.
¿Qué es la entropía en palabras simples?
La entropía de un objeto es una medida de la cantidad de energía que no está disponible para realizar un trabajo. La entropía es también una medida del número de arreglos posibles que pueden tener los átomos en un sistema. En este sentido, la entropía es una medida de incertidumbre o aleatoriedad.
¿Para qué se usa la entropía?
La entropía se utiliza para el análisis cuantitativo de la segunda ley de la termodinámica. Sin embargo, una definición popular de entropía es que es la medida del desorden, la incertidumbre y la aleatoriedad en un sistema atómico o molecular cerrado.
¿Cuál es el propósito de la entropía en el aprendizaje automático?
La entropía es una medida de desorden o incertidumbre y el objetivo de los modelos de aprendizaje automático y los científicos de datos en general es reducir la incertidumbre. Simplemente restamos la entropía de Y dado X de la entropía de solo Y para calcular la reducción de la incertidumbre sobre Y dada una información adicional X sobre Y.
¿Cuál es un buen valor de pérdida de entropía cruzada?
La pérdida de entropía cruzada, o pérdida logarítmica, mide el rendimiento de un modelo de clasificación cuyo resultado es un valor de probabilidad entre 0 y 1. Entonces, predecir una probabilidad de . 012 cuando la etiqueta de observación real es 1 sería incorrecto y daría como resultado un valor de pérdida alto. Un modelo perfecto tendría una pérdida logarítmica de 0.
¿Puedo usar la pérdida de entropía cruzada para la clasificación binaria?
Clasificación binaria: usamos entropía cruzada binaria, un caso específico de entropía cruzada donde nuestro objetivo es 0 o 1. Se puede calcular con la fórmula de entropía cruzada si convertimos el objetivo en un vector caliente como [0, 1] o [1,0] y las predicciones respectivamente.
¿La pérdida de registro es lo mismo que la entropía cruzada?
Son esencialmente lo mismo; por lo general, usamos el término pérdida logarítmica para problemas de clasificación binaria, y la entropía cruzada (pérdida) más general para el caso general de clasificación multiclase, pero incluso esta distinción no es consistente, y a menudo encontrará los términos utilizados indistintamente como sinónimos.