Was ist Kreuzentropie? Algorithmus zur Minimierung der Kreuzentropie

Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle werden häufig zur Lösung von Regressions- und Klassifizierungsproblemen eingesetzt. Beim überwachten Lernen lernt das Modell während des Trainings, wie Eingaben probabilistischen Ausgaben zugeordnet werden. Um die Leistung des Modells zu optimieren, wird häufig eine Verlustfunktion verwendet, um den Unterschied zwischen den vorhergesagten Ergebnissen und den wahren Bezeichnungen auszuwerten, wobei Kreuzentropie eine häufige Verlustfunktion ist. Es misst den Unterschied zwischen der vom Modell vorhergesagten Wahrscheinlichkeitsverteilung und den wahren Bezeichnungen. Durch die Minimierung der Kreuzentropie kann das Modell die Ausgabe genauer vorhersagen.

Was ist Kreuzentropie? Kreuzentropie ist ein Maß für die Differenz zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen für einen bestimmten Satz von Zufallsvariablen oder Ereignissen.

Kreuzentropie ist eine häufig verwendete Verlustfunktion, die hauptsächlich zur Optimierung von Klassifizierungsmodellen verwendet wird. Die Leistung des Modells kann anhand des Werts der Verlustfunktion gemessen werden. Je geringer der Verlust, desto besser das Modell. Die Kernidee der Kreuzentropieverlustfunktion besteht darin, die Wahrscheinlichkeit jeder vorhergesagten Kategorie mit der erwarteten Ausgabe (0 oder 1) der tatsächlichen Kategorie zu vergleichen und den Verlust zu berechnen. Wenn die Lücke zwischen der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit und dem tatsächlich erwarteten Wert größer ist, ist die Verlustbewertung größer. Wenn die Lücke kleiner ist, ist die Verlustbewertung kleiner. Während des Modelltrainingsprozesses hoffen wir, dass der Verlustwert so gering wie möglich ist und der Kreuzentropieverlust eines perfekten Modells 0 beträgt.

Algorithmische Minimierung der Kreuzentropie

Die Verlustfunktion kann durch Optimierung der Modellparameter minimiert werden. Eine gängige Methode besteht darin, den Gradientenabstiegsalgorithmus zu verwenden, um nach der optimalen Lösung im Parameterraum zu suchen.

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