What is Cross-Entropy Loss? Definition | AI Understanding

정의

잘못된 확률에 페널티를 적용하여 분류 모델을 훈련하는 데 사용되는 일반적인 목적 함수입니다.

관련 용어

훈련 중 예측 오류를 수량화하는 수학적 목표입니다.

기계 학습 모델을 훈련하거나 평가하는 데 사용되는 사람이 추가한 레이블 또는 메타데이터입니다.

모델 출력을 학습하거나 평가하는 데 사용되는 신뢰할 수 있는 참조 라벨입니다.

모델의 신뢰도 점수가 실제 정확성 확률과 얼마나 일치하는지입니다.

모델이 하나 이상의 사전 정의된 범주에 입력을 할당하는 작업입니다.

분류 작업을 위해 특별히 설계된 모델입니다.

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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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