교차 엔트로피 이해: 이에 상응하는 중요성은 무엇입니까?

엔트로피는 사건의 불확실성을 수량화합니다. 데이터 과학에서 교차 엔트로피와 KL 발산은 이산 확률 분포와 관련이 있으며 두 분포가 얼마나 유사한지 측정하는 데 사용됩니다. 기계 학습에서는 교차 엔트로피 손실을 사용하여 예측 분포가 실제 분포에 얼마나 가까운지 평가합니다.

실제 분포 t와 예측 분포 p가 주어지면 이들 사이의 교차 엔트로피는 다음 방정식으로 제공됩니다.

여기서 p(x)는 실제 확률 분포(one-hot)이고 q(x)입니다. 확률 분포를 예측합니다.

그러나 현실 세계에서는 예측값과 실제값의 차이가 실제값과 다르기 때문에 발산이라고 합니다. 교차 엔트로피는 엔트로피와 KL 발산을 결합한 측정값입니다.

이제 분류 예제를 사용하여 교차 엔트로피가 심층 신경망 패러다임에 어떻게 적용되는지 이해해 보겠습니다.

각 분류 사례에는 확률이 1.0인 알려진 클래스 라벨이 있고 확률이 0인 나머지 라벨이 있습니다. 모델은 사례에 따라 각 카테고리 이름의 확률을 결정합니다. 교차 엔트로피는 신경 경로를 다른 레이블과 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

각 예측 클래스 확률을 원하는 출력 0 또는 1과 비교합니다. 계산된 점수/손실은 예상 값과의 거리에 따라 확률에 페널티를 부여합니다. 페널티는 로그 방식으로, 1에 가까운 유의미한 차이에 대해 더 큰 점수를 생성하고 0에 가까운 작은 차이에 대해 더 작은 점수를 생성합니다.

훈련 중 모델 가중치를 조정할 때 교차 엔트로피 손실을 사용하는 목적은 손실을 최소화하는 것입니다. 손실이 작을수록 모델이 더 좋습니다.

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