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 usar entropía cruzada en lugar de MSE?
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.
¿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.
¿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.
¿Por qué es buena la entropía cruzada?
En general, como podemos ver, la entropía cruzada es simplemente una forma de medir la probabilidad de un modelo. La entropía cruzada es útil ya que puede describir la probabilidad de un modelo y la función de error de cada punto de datos. También se puede utilizar para describir un resultado previsto en comparación con el resultado real.
¿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 hace la 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. Así que predecir una probabilidad de .
¿Cómo funciona la entropía cruzada categórica?
También llamado Softmax Loss. Es una activación de Softmax más una pérdida de Cross-Entropy. Si usamos esta pérdida, entrenaremos una CNN para generar una probabilidad sobre las clases C para cada imagen.
¿Cuál es la diferencia entre categórica y Sparse_categorical_crossentropy?
3 respuestas. Simplemente: categorical_crossentropy ( cce ) produce una matriz única que contiene la coincidencia probable para cada categoría, sparse_categorical_crossentropy ( scce ) produce un índice de categoría de la categoría de coincidencia más probable.
¿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.
¿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]).
¿Qué es Sparse_categorical_accuracy?
sparse_categorical_accuracy comprueba si el valor verdadero máximo es igual al índice del valor predicho máximo. De la respuesta de Marcin anterior, categorical_accuracy corresponde a un vector codificado one-hot para y_true .
¿Funciona la entropía cruzada para la regresión lineal?
Entonces, sí, la entropía cruzada se puede usar para la regresión.
¿Por qué MSE no es bueno para la clasificación?
Hay dos razones por las que el error cuadrático medio (MSE) es una mala elección para los problemas de clasificación binaria: si usamos la estimación de máxima verosimilitud (MLE), asumiendo que los datos provienen de una distribución normal (una suposición incorrecta, por cierto), obtenga el MSE como una función de costo para optimizar nuestro modelo.
¿Por qué la regresión logística no usa MSE?
La razón principal para no usar el MSE como función de costo para la regresión logística es porque no desea que su función de costo sea de naturaleza no convexa. Si la función de costo no es convexa, es difícil que la función converja de manera óptima.
¿Qué es el keras categórico de entropía cruzada?
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.
¿Qué es From_logits verdadero?
El atributo from_logits=True informa a la función de pérdida que los valores de salida generados por el modelo no están normalizados, es decir, logits. En otras palabras, no se les ha aplicado la función softmax para producir una distribución de probabilidad.
¿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.
¿Podemos usar la entropía cruzada categórica para la clasificación binaria?
Clasificación binaria Todavía podemos usar la entropía cruzada con un pequeño truco. Esta pérdida se puede calcular con la función de entropía cruzada ya que ahora estamos comparando solo dos vectores de probabilidad o incluso con la entropía cruzada categórica ya que nuestro objetivo es un vector caliente.
¿Qué es la entropía en el aprendizaje profundo?
¿Qué es la entropía?
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.
¿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.
¿Puede la entropía ser un aprendizaje automático negativo?
La entropía es mínima (0) cuando todos los ejemplos son positivos o negativos, máxima (1) cuando la mitad son positivos y la otra mitad son negativos. La entropía de un conjunto de conjuntos es la suma ponderada de las entropías de los conjuntos. La entropía es 1,0, porque hay 5 éxitos y 5 fracasos.
¿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.