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 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.
¿La entropía cruzada es logaritmo de verosimilitud negativa?
si una red neuronal tiene capas ocultas y el vector de salida sin procesar tiene un softmax aplicado, y se entrena usando una pérdida de entropía cruzada, entonces esta es una “pérdida de entropía cruzada de softmax” que puede interpretarse como una probabilidad logarítmica negativa porque el softmax crea una distribución de probabilidad.
¿Puede la pérdida ser negativa?
1 respuesta. 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.
¿Qué es el error de entropía cruzada?
La entropía cruzada mide el rendimiento de un modelo de clasificación basado en la probabilidad y el error, donde cuanto más probable (o mayor es la probabilidad) de algo, menor es la entropía cruzada.
¿Por qué se utiliza 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 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.
¿Qué significa pérdida negativa?
Para loss-negative, el entrenamiento falla, el gráfico dice que la pérdida disminuye pero dado que el signo está invertido, conceptualmente está aumentando la pérdida aplicando un gradiente ascendente. De hecho, tengo otra pregunta sobre la pérdida. De nuestra discusión anterior, está claro que el valor de la pérdida en sí mismo no significa nada.
¿Qué significa pérdida negativa Pytorch?
negativo: significa (o debería significar) mejores predicciones. Los. el paso de optimización usa alguna versión de descenso de gradiente para hacer. su pérdida más pequeña. El nivel general de la pérdida no importa como.
¿La pérdida es positiva o negativa?
La pérdida también ocurre en cualquier punto de conexión a lo largo del camino, como conectores o empalmes. La pérdida de inserción se expresa en decibelios o dB y debe ser un número positivo, ya que indica cuánta señal se perdió al comparar la potencia de entrada con la potencia de salida. En otras palabras, las señales siempre salen más pequeñas de lo que entran.
¿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.
¿Qué es la entropía cruzada en ML?
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.
¿Por 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.
¿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.
¿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))
¿Puede la función de costo ser negativa?
En general, una función de costo puede ser negativa. Cuanto más negativo, mejor, por supuesto, porque estás midiendo un costo, el objetivo es minimizarlo. Una función de error cuadrático medio estándar no puede ser negativa. El valor más bajo posible es 0, cuando no hay ningún error de salida de ninguna entrada de ejemplo.
¿Las funciones de pérdida son siempre positivas?
Las funciones de pérdida como la función de error cuadrático medio (MSE) siempre dan valores de pérdida positivos. Tienden a mostrar qué tan grande es el error y no dónde se cometió.
¿Cómo calcula Pytorch la pérdida?
Después de calcular la pérdida usando loss = criterion(outputs, label) , la pérdida en funcionamiento se calcula usando running_loss += loss. elemento () * entradas. size(0) y, finalmente, la pérdida de época se calcula utilizando running_loss / dataset_sizes[fase] .
¿Qué es la pérdida de L2?
L1 y L2 son dos funciones de pérdida en el aprendizaje automático que se utilizan para minimizar el error. La función de pérdida L1 significa desviaciones mínimas absolutas. La función de pérdida L2 significa errores de mínimos cuadrados. También conocido como LS.
¿Cuál es la diferencia entre la función de pérdida y la función de costo?
Sí, la función de costo y la función de pérdida son sinónimos y se usan indistintamente, pero son “diferentes”. Una función de pérdida/función de error es para un solo ejemplo/entrada de entrenamiento. Una función de costo, por otro lado, es la pérdida promedio sobre todo el conjunto de datos de entrenamiento.
¿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.
¿Funciona la entropía cruzada para la regresión lineal?
Entonces, sí, la entropía cruzada se puede usar para la regresión.
¿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.
¿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.