Utilice la entropía cruzada categórica dispersa cuando sus clases se excluyen mutuamente (cuando cada muestra pertenece exactamente a una clase) y la entropía cruzada categórica cuando una muestra puede tener varias clases o etiquetas.
¿Dónde se usa 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.
¿Por qué usamos entropía cruzada categórica dispersa?
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]).
¿Cuál es la diferencia entre la entropía cruzada categórica 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.
¿Cuándo usaría la pérdida de entropía cruzada categórica frente a la pérdida de error cuadrático medio?
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. Se prefiere para la clasificación, mientras que el error cuadrático medio (MSE) es una de las mejores opciones para la regresión. Esto viene directamente de la declaración de sus propios problemas.
¿Por qué es mejor la pérdida de entropía cruzada?
La pérdida de entropía cruzada se usa cuando se ajustan los pesos de los modelos durante el entrenamiento. El objetivo es minimizar la pérdida, es decir, cuanto menor sea la pérdida, mejor será el modelo. Un modelo perfecto tiene una pérdida de entropía cruzada de 0.
¿Por qué es buena la pérdida de entropía cruzada?
Cross Entropy es definitivamente una buena función de pérdida para los problemas de clasificación, ya que minimiza la distancia entre dos distribuciones de probabilidad: predicha y real. Considere un clasificador que predice si el animal dado es un perro, un gato o un caballo con una probabilidad asociada con cada uno.
¿Qué hace la entropía cruzada?
La entropía cruzada se usa comúnmente en el aprendizaje automático como una función de pérdida. La entropía cruzada es una medida del campo de la teoría de la información, que se basa en la entropía y generalmente calcula 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.
¿Qué es la función 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. La pérdida de entropía cruzada aumenta a medida que la probabilidad predicha diverge de la etiqueta real. Sin embargo, a medida que disminuye la probabilidad predicha, la pérdida logarítmica aumenta rápidamente.
¿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]).
¿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.
¿Cómo funciona Sparse_categorical_crossentropy?
sparse_categorical_crossentropy. Entrenar una red neuronal implica pasar datos a través del modelo y comparar predicciones con etiquetas de verdad en el terreno. Esta función de pérdida realiza el mismo tipo de pérdida (pérdida de entropía cruzada categórica), pero funciona en objetivos enteros en lugar de codificados en caliente.
¿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.
¿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.
¿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.
¿Qué es la precisión TOPK?
La precisión Top-N significa que la clase correcta llega a estar en las probabilidades Top-N para que cuente como “correcta”.
¿Cuál es la diferencia entre precisión y precisión binaria?
Las métricas de clasificación binaria se utilizan en cálculos que involucran solo dos clases. Un buen ejemplo es construir un modelo de aprendizaje profundo para predecir gatos y perros. La métrica de precisión calcula la tasa de precisión en todas las predicciones. y_true representa las etiquetas verdaderas mientras que y_pred representa las predichas.
¿Cómo se calcula la precisión?
Para calcular la precisión general, agregue el número de sitios correctamente clasificados y divídalo por el número total de sitios de referencia. Esto también lo podríamos expresar como un porcentaje de error, que sería el complemento de la precisión: error + precisión = 100%.
¿Es la entropía cruzada una distancia?
La entropía cruzada es, en esencia, una forma de medir la “distancia” entre dos distribuciones de probabilidad P y Q. El primer término, la entropía de la verdadera distribución de probabilidad p, durante la optimización es fijo: se reduce a una constante aditiva durante la optimización. .
¿Es la entropía cruzada una métrica?
Sin embargo, el problema con la entropía cruzada es que no vive en ninguna escala objetiva, es una métrica muy relativa. Puede comparar el rendimiento de XGBoost Vs a Neural Network en un conjunto de datos dado y el que tiene una entropía cruzada más baja (o una probabilidad de registro de prueba más alta) es el mejor modelo.
¿Por qué MSE no se usa en la regresión logística?
Una de las principales razones por las que MSE no funciona con la regresión logística es que cuando se grafica la función de pérdida de MSE con respecto a los pesos del modelo de regresión logística, la curva que se obtiene no es una curva convexa, lo que dificulta mucho encontrar el mínimo global.
¿Funciona bien la entropía cruzada para la regresión lineal?
Entonces, sí, la entropía cruzada se puede usar para la regresión.
¿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))
¿Qué pérdida es mejor para la regresión?
Pérdida de regresión
Error cuadrático medio, pérdida cuadrática, pérdida L2. El error cuadrático medio (MSE) es la función de pérdida de regresión más utilizada.
Error absoluto medio, pérdida L1. El error absoluto medio (MAE) es otra función de pérdida utilizada para los modelos de regresión.
Pérdida de Huber, error absoluto medio uniforme.
Pérdida Log-Cosh.
Pérdida cuantil.