Lehet-e a keresztentrópia negatív?
Pontszám: 4,8/5 ( 59 szavazat )Soha nem negatív , és csak akkor 0, ha y és ˆy azonos. Vegye figyelembe, hogy a keresztentrópia minimalizálása ugyanaz, mint a KL divergencia minimalizálása ˆy-ról y-ra.
Mit jelent a negatív bináris keresztentrópia veszteség?
Ha a bináris keresztentrópia előrejelzése negatív, az azért van, mert a valódi értékek nem [0,1] . Az én esetemben [-1,1]-et használtam. A modell nem hibázik, hanem negatív értéket produkál.
A keresztentrópia negatív logaritmikus valószínűsége?
ha egy neurális hálózatnak vannak rejtett rétegei, és a nyers kimeneti vektorban softmax van alkalmazva, és keresztentrópiaveszteséggel van tanítva, akkor ez egy „softmax keresztentrópiaveszteség”, amely negatív log valószínűségként értelmezhető, mivel a softmax valószínűségi eloszlást hoz létre.
Lehet-e negatív a veszteség?
1 Válasz. Az egyik ok, amiért negatív értékeket kap a veszteségben, az az, hogy a Training_loss a RandomForestGraphsban keresztentrópiaveszteséggel vagy negatív naplózási valószínűséggel van megvalósítva, az itt található hivatkozási kód szerint.
Mi az a keresztentrópia hiba?
A keresztentrópia egy osztályozási modell teljesítményét méri a valószínűség és a hiba alapján, ahol minél valószínűbb (vagy minél nagyobb a valószínűsége) valaminek, annál kisebb a keresztentrópia.
Miért van szükségünk keresztentrópia veszteségre? (Vizualizált)
Miért használják a kereszt-entrópia veszteséget?
A kereszt-entrópia veszteséget a modell súlyának edzés közbeni beállításakor használják. ... A cél a veszteség minimalizálása, azaz minél kisebb a veszteség, annál jobb a modell. Egy tökéletes modell keresztentrópia vesztesége 0.
Miért használjunk keresztentrópiát az MSE helyett?
Először is, a Cross-entropy (vagy softmax loss, de a keresztentrópia jobban működik) jobb mérőszám az osztályozáshoz, mint az MSE, mivel az osztályozási feladatban a döntési határ nagy (a regresszióhoz képest). ... Regressziós problémák esetén szinte mindig az MSE-t kell használni.
Mit jelent a negatív veszteség?
Veszteség-negatív esetén a képzés sikertelen , a grafikon szerint a veszteség csökken, de mivel az előjel meg van fordítva, elvileg gradiens emelkedés alkalmazásával növeli a veszteséget. Valójában van még egy kérdésem a veszteséggel kapcsolatban. Korábbi megbeszélésünkből kitűnik, hogy maga a veszteség értéke nem jelent semmit.
Mit jelent a negatív veszteség Pytorch?
negatív – jobb előrejelzéseket jelent (vagy kell, hogy jelentsen) . A. Az optimalizálási lépés a gradiens süllyedés valamilyen verzióját használja. kisebb a vesztesége. A veszteség általános mértéke nem számít.
A veszteség pozitív vagy negatív?
Veszteség az út bármely csatlakozási pontján is előfordul, például csatlakozóknál vagy toldásoknál. A beillesztési veszteséget decibelben vagy dB-ben fejezik ki, és pozitív számnak kell lennie, mivel azt jelzi, hogy mennyi jel veszett el a bemeneti teljesítmény és a kimeneti teljesítmény összehasonlításával. Más szóval, a jelek mindig kisebb mértékben jönnek ki, mint amennyire bemennek.
Mi a jó keresztentrópia veszteségérték?
A kereszt-entrópia veszteség vagy log loss egy olyan osztályozási modell teljesítményét méri, amelynek kimenete 0 és 1 közötti valószínűségi érték. ... Tehát valószínűségének előrejelzése . 012 , ha a tényleges megfigyelési címke 1, rossz lenne, és nagy veszteségértéket eredményezne. Egy tökéletes modell log vesztesége 0 lenne.
Mi a keresztentrópia az ML-ben?
A keresztentrópiát általában veszteségfüggvényként használják a gépi tanulásban. A keresztentrópia az információelmélet területéről származó mérték, amely az entrópiára épít, és általában a két valószínűségi eloszlás közötti különbséget számítja ki .
Miért kategorikus keresztentrópia?
A kategorikus keresztentrópia egy veszteségfüggvény, amelyet több osztályos osztályozási feladatokban használnak. Ezek olyan feladatok, ahol egy példa csak egy tartozhat a sok lehetséges kategória közül, és a modellnek kell eldöntenie, hogy melyik. Formálisan a két valószínűségi eloszlás közötti különbség számszerűsítésére szolgál .
Használhatom a keresztentrópia veszteséget a bináris osztályozáshoz?
Bináris osztályozás – bináris keresztentrópiát használunk – a keresztentrópia sajátos esete, ahol a célunk 0 vagy 1. Kiszámítható a keresztentrópia képlettel, ha a célpontot egy egyforró vektorra konvertáljuk, például [0, 1] vagy [1,0], illetve az előrejelzések.
A log veszteség ugyanaz, mint a keresztentrópia?
Lényegében ugyanazok ; általában a log loss kifejezést használjuk a bináris osztályozási problémákra, és az általánosabb keresztentrópia (veszteség) kifejezést a többosztályos osztályozás általános esetére, de még ez a megkülönböztetés sem konzisztens, és gyakran találja majd a használt kifejezéseket. felváltva szinonimákként.
Hogyan számítja ki a keresztentrópia veszteséget?
A keresztentrópia kiszámítható a P és Q események valószínűségével, az alábbiak szerint: H(P, Q) = — x összege XP-ben(x) * log(Q(x))
Lehet-e negatív a költségfüggvény?
A költségfüggvény általában negatív is lehet . Minél negatívabb, annál jobb természetesen, mert költséget mér, a cél az, hogy minimalizálja azt. A szabványos Mean Squared Error függvény nem lehet negatív. A legalacsonyabb lehetséges érték 0, ha nincs kimeneti hiba egyetlen példa bemenetnél sem.
A veszteségfüggvények mindig pozitívak?
A veszteségfüggvények, mint például a Mean Squared Error (MSE) függvény, mindig pozitív veszteségértékeket adnak . Általában azt mutatják meg, hogy mekkora a hiba, és nem azt, hogy hol történik.
Hogyan számítja ki a Pytorch a veszteséget?
Miután a veszteséget a veszteség = kritérium (kimenetek, címkék) segítségével számítottuk ki, a futási veszteség kiszámítása a running_loss += loss használatával történik. item() * bemenetek. size(0) és végül az epocha veszteség kiszámítása a running_loss / dataset_sizes[phase] segítségével történik.
Mi az L2 veszteség?
Az L1 és L2 két veszteségfüggvény a gépi tanulásban, amelyeket a hiba minimalizálására használnak. Az L1 Loss függvény a legkisebb abszolút eltérést jelenti. ... Az L2 Loss függvény a Least Square Errors rövidítése . LS néven is ismert.
Mi a különbség a veszteségfüggvény és a költségfüggvény között?
Igen, a költségfüggvény és a veszteségfüggvény szinonimák, és felcserélhetően használják, de „különböznek”. A veszteségfüggvény/hibafüggvény egyetlen tanítási példára/bemenetre vonatkozik. A költségfüggvény viszont a teljes képzési adatkészlet átlagos vesztesége .
Miért nem alkalmas az MSE osztályozásra?
Két oka van annak, hogy a Mean Squared Error (MSE) rossz választás bináris osztályozási problémák esetén: ... Ha maximális valószínűség-becslést (MLE) használunk, feltételezve, hogy az adatok normál eloszlásból származnak (egyébként téves feltevés ), megkapjuk az MSE-t költségfüggvényként a modellünk optimalizálásához.
Működik-e a keresztentrópia lineáris regresszió esetén?
Tehát igen , a keresztentrópia használható regresszióhoz.
Miért nem használja a logisztikai regresszió az MSE-t?
A fő ok, amiért nem használja az MSE-t költségfüggvényként a logisztikus regresszióhoz, az az , hogy nem szeretné, hogy a költségfüggvény ne legyen konvex jellegű . Ha a költségfüggvény nem konvex, akkor nehéz a függvény számára optimálisan konvergálni.
Hogyan működik a keresztentrópia?
A keresztentrópia két valószínűségi eloszlás közötti relatív entrópiát méri ugyanazon eseményhalmazon . Intuitív módon a P és Q közötti keresztentrópia kiszámításához egyszerűen kiszámítja a Q entrópiáját a P-ből származó valószínűségi súlyok segítségével.