クロスエントロピーとは? クロスエントロピー最小化アルゴリズム

機械学習モデルと深層学習モデルは、回帰や分類の問題を解決するためによく使用されます。教師あり学習では、モデルはトレーニング中に入力を確率的出力にマッピングする方法を学習します。モデルのパフォーマンスを最適化するために、予測結果と真のラベル間の差異を評価するために損失関数がよく使用されます。その中でクロスエントロピーは一般的な損失関数です。モデルによって予測された確率分布と真のラベルの差を測定し、クロスエントロピーを最小限に抑えることで、モデルは出力をより正確に予測できます。

クロス エントロピーとは

クロス エントロピーは、特定の確率変数またはイベントのセットに対する 2 つの確率分布間の差の尺度です。

クロス エントロピーは一般的に使用される損失関数であり、主に分類モデルを最適化するために使用されます。モデルのパフォーマンスは損失関数の値で測定でき、損失が低いほどモデルは優れています。クロスエントロピー損失関数の中心的な考え方は、予測された各カテゴリの確率を実際のカテゴリの期待される出力 (0 または 1) と比較し、損失を計算することです。予測確率と実際の期待値との差が大きければ損失スコアは大きくなり、逆にギャップが小さければ損失スコアは小さくなります。モデルのトレーニング プロセス中、損失スコアが可能な限り小さく、完全なモデルのクロスエントロピー損失が 0 であることが望まれます。

交差エントロピーのアルゴリズム最小化

損失関数は、モデル パラメーターを最適化することで最小化できます。一般的な方法は勾配降下法を使用することです。アルゴリズムはパラメータ空間で最適解を検索します。

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