Qu'est-ce que l'entropie croisée ?

Les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes de régression et de classification. Dans l'apprentissage supervisé, le modèle apprend pendant la formation à mapper les entrées aux sorties probabilistes. Afin d'optimiser les performances du modèle, une fonction de perte est souvent utilisée pour évaluer la différence entre les résultats prédits et les véritables étiquettes, parmi lesquelles l'entropie croisée est une fonction de perte courante. Il mesure la différence entre la distribution de probabilité prédite par le modèle et les véritables étiquettes. En minimisant l'entropie croisée, le modèle peut prédire la sortie avec plus de précision.

Qu'est-ce que l'entropie croisée

L'entropie croisée est une mesure de la différence entre deux distributions de probabilité pour un ensemble donné de variables ou d'événements aléatoires.

L'entropie croisée est une fonction de perte couramment utilisée, principalement utilisée pour optimiser les modèles de classification. La performance du modèle peut être mesurée par la valeur de la fonction de perte. Plus la perte est faible, meilleur est le modèle. L'idée principale de la fonction de perte d'entropie croisée est de comparer la probabilité de chaque catégorie prédite avec le résultat attendu (0 ou 1) de la catégorie réelle et de calculer la perte. Lorsque l’écart entre la probabilité prédite et la valeur attendue réelle est plus grand, le score de perte sera plus grand ; à l’inverse, lorsque l’écart est plus petit, le score de perte sera plus petit ; Pendant le processus de formation du modèle, nous espérons que le score de perte sera aussi faible que possible et que la perte d'entropie croisée d'un modèle parfait sera de 0.

Minimisation algorithmique de l'entropie croisée

La fonction de perte peut être minimisée en optimisant les paramètres du modèle. Une méthode courante consiste à utiliser l'algorithme de descente de gradient pour rechercher la solution optimale dans l'espace des paramètres.

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