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ホーム/用語集/クロスエントロピー損失
AI用語集の用語

クロスエントロピー損失とは?

定義

不正確な確率にペナルティを課すことによって分類モデルをトレーニングするために使用される一般的な目的関数。

関連用語

損失関数
トレーニング中の予測誤差を定量化する数学的目標。
注釈
機械学習モデルのトレーニングまたは評価に使用される人間が追加したラベルまたはメタデータ。
グラウンドトゥルース
モデル出力のトレーニングまたは評価に使用される信頼できる参照ラベル。
校正
モデルの信頼スコアが実際の正確性確率とどの程度一致するか。
分類
モデルが入力を 1 つ以上の事前定義されたカテゴリに割り当てるタスク。
分類子
分類タスク専用に設計されたモデル。

無料ガイドで詳細をご覧ください

Entropy-Based SamplingFocal Loss for Imbalanced DetectionTriplet Loss and Metric LearningSiamese Networks and Triplet Loss

See also

Convolutional Neural Network (CNN)Data AugmentationContinual LearningData DriftContext WindowData LabelingComputer VisionDataset
PreviousConvolutional Neural Network (CNN)NextData Augmentation
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