What is Cross-Entropy Loss? Definition | AI Understanding

Definition

Eine gängige Zielfunktion, die zum Trainieren von Klassifizierungsmodellen durch Bestrafung falscher Wahrscheinlichkeiten verwendet wird.

Verwandte Begriffe

Verlustfunktion

Ein mathematisches Ziel, das Vorhersagefehler während des Trainings quantifiziert.

Vom Menschen hinzugefügte Bezeichnungen oder Metadaten, die zum Trainieren oder Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden.

Vertrauenswürdige Referenzlabels zum Trainieren oder Bewerten von Modellausgaben.

Wie gut die Konfidenzwerte eines Modells mit den tatsächlichen Korrektheitswahrscheinlichkeiten übereinstimmen.

Klassifizierung

Eine Aufgabe, bei der ein Modell eine Eingabe einer oder mehreren vordefinierten Kategorien zuordnet.

Ein Modell, das speziell für Klassifizierungsaufgaben entwickelt wurde.

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Entropy-Based Sampling Focal Loss for Imbalanced Detection Triplet Loss and Metric Learning Siamese Networks and Triplet Loss

See also

Convolutional Neural Network (CNN)Data Augmentation Continual Learning Data Drift Context Window Data Labeling Computer Vision Dataset

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