What is Cross-Entropy Loss? Definition | AI Understanding

Définition

Une fonction objective commune utilisée pour entraîner des modèles de classification en pénalisant les probabilités incorrectes.

Termes associés

Fonction de perte

Un objectif mathématique qui quantifie l'erreur de prédiction lors de l'entraînement.

Étiquettes ou métadonnées ajoutées par l’homme utilisées pour entraîner ou évaluer des modèles d’apprentissage automatique.

Vérité terrain

Étiquettes de référence fiables utilisées pour entraîner ou évaluer les sorties du modèle.

Dans quelle mesure les scores de confiance d'un modèle correspondent aux probabilités d'exactitude réelles.

Tâche dans laquelle un modèle attribue une entrée à une ou plusieurs catégories prédéfinies.

Un modèle conçu spécifiquement pour les tâches de classification.

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

Voir aussi

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

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