Почему функция кросс-энтропии важна в классификации глубокого обучения?

Функция кросс-энтропии важна в классификации глубокого обучения по нескольким причинам:

• Оценка точности предсказаний. pareto.ai Кросс-энтропия измеряет, насколько хорошо предсказания модели соответствуют фактическим меткам. pareto.ai dzen.ru Это позволяет оценить точность модели. pareto.ai
• Руководство обучением модели. pareto.ai Функция кросс-энтропии предоставляет градиент, который алгоритмы машинного обучения используют для настройки параметров, особенно в задачах классификации. pareto.ai
• Работа с несбалансированными классами. pareto.ai В задачах классификации, где одни классы встречаются чаще других, кросс-энтропия помогает придать больший вес менее частотным классам. pareto.ai
• Улучшение вероятностных предсказаний. pareto.ai В отличие от других функций потерь, которые могут только поощрять точность предсказаний, кросс-энтропия побуждает модель оценивать истинное распределение вероятностей классов. pareto.ai
• Совместимость с функциями активации. pareto.ai В сверточных нейронных сетях определённые функции активации, такие как softmax, разработаны для работы с функциями потерь на основе энтропии для задач многоклассовой классификации. pareto.ai

Таким образом, функция кросс-энтропии помогает модели понимать и ориентироваться в сложных распределениях данных, что в конечном итоге улучшает её способность классифицировать и обобщать на невидимые данные. spotintelligence.com