What is Cross-Entropy Loss? Definition | AI Understanding

Definicja

Powszechna funkcja celu używana do uczenia modeli klasyfikacyjnych poprzez karanie nieprawidłowych prawdopodobieństw.

Powiązane terminy

Cel matematyczny, który określa ilościowo błąd przewidywania podczas uczenia.

Etykiety lub metadane dodane przez człowieka używane do uczenia lub oceniania modeli uczenia maszynowego.

Prawda gruntowa

Zaufane etykiety referencyjne używane do uczenia lub oceniania wyników modelu.

Jak dobrze wyniki pewności modelu odpowiadają rzeczywistym prawdopodobieństwom poprawności.

Zadanie, w którym model przypisuje dane wejściowe do jednej lub większej liczby predefiniowanych kategorii.

Model zaprojektowany specjalnie do zadań klasyfikacyjnych.

Dowiedz się więcej z naszych bezpłatnych przewodników

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

Zobacz także

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

Przejrzyj pełny słownik AI Przeglądaj wszystkie bezpłatne przewodniki AI