Bagaimana untuk memilih antara entropi silang dan entropi silang yang jarang dalam tugasan pembelajaran mesin?

Dalam tugasan pembelajaran mesin, fungsi kehilangan ialah penunjuk penting untuk menilai prestasi model Ia digunakan untuk mengukur perbezaan antara hasil ramalan model dan keputusan sebenar. Cross-entropy ialah fungsi kehilangan biasa yang digunakan secara meluas dalam masalah pengelasan. Ia mengukur ketepatan model dengan mengira perbezaan antara ramalan model dan keputusan sebenar. Entropi silang jarang ialah bentuk entropi silang lanjutan dan digunakan terutamanya untuk menyelesaikan ketidakseimbangan kelas dalam masalah pengelasan. Apabila memilih fungsi kehilangan, anda perlu mempertimbangkan ciri set data dan matlamat model. Entropi silang sesuai untuk masalah pengelasan umum, manakala entropi silang jarang lebih sesuai untuk menangani ketidakseimbangan kelas. Memilih fungsi kehilangan yang sesuai boleh meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model, dengan itu meningkatkan keberkesanan tugas pembelajaran mesin.

1. Entropi silang

Entropi silang ialah fungsi kehilangan yang biasa digunakan dalam masalah pengelasan, digunakan untuk mengukur jurang antara ramalan model dan keputusan sebenar. Ia adalah ukuran yang berkesan bagi perbezaan antara keputusan yang diramalkan dan keputusan sebenar.

H(p,q)=-sum_{i=1}^{n}p_ilog(q_i)

di mana, p mewakili taburan kebarangkalian hasil sebenar, q mewakili taburan kebarangkalian model hasil ramalan, n Mewakili bilangan kategori. Nilai entropi silang yang lebih kecil menunjukkan jurang yang lebih kecil antara ramalan model dan hasil yang benar.

Kelebihan entropi silang ialah ia boleh mengoptimumkan secara langsung taburan kebarangkalian ramalan model, jadi keputusan pengelasan yang lebih tepat boleh diperolehi. Di samping itu, entropi silang mempunyai sifat yang baik, iaitu, apabila keputusan ramalan model benar-benar konsisten dengan keputusan sebenar, nilai entropi silang ialah 0. Oleh itu, entropi silang boleh digunakan sebagai indeks penilaian semasa latihan model untuk memantau prestasi model.

2. Entropi silang jarang

Entropi silang jarang ialah bentuk lanjutan entropi silang dan digunakan untuk menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kategori dalam masalah pengelasan. Dalam masalah klasifikasi, sesetengah kategori mungkin lebih biasa daripada yang lain, menghasilkan model yang lebih berkemungkinan untuk meramalkan kategori biasa tetapi kurang tepat untuk kategori yang tidak biasa. Untuk menyelesaikan masalah ini, entropi silang jarang boleh digunakan sebagai fungsi kehilangan, yang menimbang keputusan ramalan bagi kategori yang berbeza, menjadikan model memberi perhatian lebih kepada kategori yang tidak biasa.

Takrifan entropi silang jarang adalah seperti berikut:

H(p,q)=-sum_{i=1}^{n}alpha_ip_ilog(q_i)

mewakili kebarangkalian, p

di mana taburan hasil sebenar , q mewakili taburan kebarangkalian keputusan ramalan model, n mewakili bilangan kategori, dan alfa ialah vektor berat yang digunakan untuk melaraskan berat kategori yang berbeza. Jika kategori adalah biasa, maka beratnya akan menjadi lebih kecil, dan model akan memberi lebih perhatian kepada kategori yang tidak biasa.

Kelebihan entropi silang jarang ialah ia dapat menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kategori dalam masalah klasifikasi, menjadikan model lebih memberi perhatian kepada kategori yang tidak biasa. Selain itu, entropi silang jarang juga boleh digunakan sebagai indeks penilaian semasa proses latihan model untuk memantau prestasi model.

3. Cara memilih entropi silang dan entropi silang jarang

Apabila memilih entropi silang dan entropi silang jarang, anda perlu mengambil kira ciri set data dan matlamat model.

Jika kategori dalam dataset agak seimbang, maka entropi silang boleh digunakan sebagai fungsi kehilangan. Entropi silang boleh terus mengoptimumkan taburan kebarangkalian model yang diramalkan, jadi keputusan pengelasan yang lebih tepat boleh diperolehi. Selain itu, entropi silang juga boleh digunakan sebagai indeks penilaian semasa latihan model untuk memantau prestasi model.

Jika kelas dalam set data tidak seimbang, maka anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan entropi silang jarang sebagai fungsi kehilangan. Entropi silang yang jarang boleh menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kategori dalam masalah klasifikasi, menjadikan model memberi perhatian lebih kepada kategori yang tidak biasa. Selain itu, entropi silang jarang juga boleh digunakan sebagai indeks penilaian semasa proses latihan model untuk memantau prestasi model.

Apabila memilih entropi silang jarang, anda perlu menetapkan alfa vektor berat mengikut berat kategori berbeza dalam set data. Secara umumnya, pemberat boleh ditetapkan mengikut bilangan sampel dalam kategori yang berbeza, supaya kategori dengan bilangan sampel yang lebih kecil mempunyai berat yang lebih besar, dan kategori dengan bilangan sampel yang lebih besar mempunyai berat yang lebih kecil. Secara praktikalnya, nilai vektor berat boleh ditentukan melalui kaedah seperti pengesahan silang.

Perlu diingatkan bahawa apabila memilih fungsi kehilangan, anda juga perlu mempertimbangkan matlamat model. Contohnya, dalam sesetengah model, ketepatan klasifikasi yang perlu dioptimumkan dan bukannya entropi silang atau entropi silang yang jarang. Oleh itu, apabila memilih fungsi kehilangan, adalah perlu untuk mempertimbangkan secara menyeluruh ciri set data dan matlamat model, dan memilih fungsi kehilangan yang paling sesuai untuk menilai prestasi model.

Ringkasnya, entropi silang dan entropi silang jarang adalah fungsi kehilangan biasa yang boleh digunakan dalam masalah pengelasan. Apabila memilih fungsi kehilangan, anda perlu mengambil kira ciri set data dan matlamat model, dan memilih fungsi kehilangan yang paling sesuai untuk menilai prestasi model. Pada masa yang sama, dalam amalan, ia juga perlu untuk menentukan nilai parameter fungsi kehilangan melalui pengesahan silang dan kaedah lain untuk mendapatkan prestasi yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memilih antara entropi silang dan entropi silang yang jarang dalam tugasan pembelajaran mesin?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!