Termen de glosar AI

Ce este Pierdere de entropie încrucișată?

Definiție

O funcție obiectiv comună utilizată pentru a antrena modele de clasificare prin penalizarea probabilităților incorecte.

Răsfoiți întregul glosar AIExplorați toate ghidurile AI gratuite

Termeni înrudiți

Funcția de pierdereUn obiectiv matematic care cuantifică eroarea de predicție în timpul antrenamentului.AdnotareEtichete sau metadate adăugate de oameni utilizate pentru a instrui sau evalua modele de învățare automată.Adevărul de bazăEtichete de referință de încredere utilizate pentru instruirea sau evaluarea rezultatelor modelului.CalibrareCât de bine se potrivesc scorurile de încredere ale unui model cu probabilitățile reale de corectitudine.ClasificareO sarcină în care un model atribuie o intrare uneia sau mai multor categorii predefinite.ClasificatorUn model conceput special pentru sarcini de clasificare.

Aflați mai multe în ghidurile noastre gratuite

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

Vezi și

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