Как бинарная кросс-энтропия используется в современных алгоритмах машинного обучения?

Бинарная кросс-энтропия (BCE) используется в качестве функции потерь для обучения нейронных сетей в задачах двоичной классификации. www.geeksforgeeks.org Она помогает скорректировать веса модели, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования. www.geeksforgeeks.org

Некоторые области применения BCE:

• Распознавание спама. spotintelligence.com BCE помогает классифицировать электронные письма как спам (класс 1) или нет (класс 0) на основе характеристик и содержания. spotintelligence.com
• Диагностика заболеваний. spotintelligence.com В медицинской диагностике BCE помогает определить наличие (класс 1) или отсутствие (класс 0) определённого заболевания на основе данных пациентов. spotintelligence.com
• Анализ настроений. spotintelligence.com При анализе настроений текстовых данных BCE помогает классифицировать отзывы или комментарии как положительные (класс 1) или отрицательные (класс 0). spotintelligence.com
• Обнаружение аномалий. postfores.com BCE может использоваться для обнаружения необычного поведения путём моделирования вероятности принадлежности примера к нормальному классу. postfores.com
• Системы рекомендаций. postfores.com BCE применяется для оценки производительности моделей, которые предсказывают, будет ли пользователь взаимодействовать с элементом или нет. postfores.com

BCE особенно полезна в сценариях с несбалансированными наборами данных, где один класс встречается значительно чаще, чем другой. www.geeksforgeeks.org