Categorical crossentropy হল একটি ক্ষতির ফাংশন যা বহু-শ্রেণীর শ্রেণীবিভাগের কাজে ব্যবহৃত হয়। এগুলি এমন কাজ যেখানে একটি উদাহরণ অনেকগুলি সম্ভাব্য বিভাগের মধ্যে শুধুমাত্র একটির অন্তর্গত হতে পারে এবং মডেলটিকে অবশ্যই সিদ্ধান্ত নিতে হবে কোনটি৷ আনুষ্ঠানিকভাবে, এটি দুটি সম্ভাব্যতা বিতরণের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
MSE এর পরিবর্তে ক্রস এনট্রপি ব্যবহার করবেন কেন?
প্রথম, ক্রস-এনট্রপি (বা সফ্টম্যাক্স ক্ষতি, কিন্তু ক্রস-এনট্রপি আরও ভাল কাজ করে) শ্রেণীবিভাগের জন্য MSE-এর তুলনায় একটি ভাল পরিমাপ, কারণ একটি শ্রেণিবিন্যাস টাস্কে সিদ্ধান্তের সীমানা বড়(রিগ্রেশনের সাথে তুলনা করে)। … রিগ্রেশন সমস্যার জন্য, আপনি প্রায় সবসময় MSE ব্যবহার করবেন।
স্পার্স ক্রস এনট্রপি এবং ক্যাটাগরিকাল ক্রস এনট্রপির মধ্যে পার্থক্য কী?
স্পার্স ক্যাটাগরিকাল ক্রস এনট্রপি এবং ক্যাটাগরিকাল ক্রস এনট্রপির মধ্যে একমাত্র পার্থক্য হল ট্রু লেবেলের ফর্ম্যাট। যখন আমাদের একটি একক-লেবেল, বহু-শ্রেণীর শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা থাকে, তখন প্রতিটি ডেটার জন্য লেবেলগুলি পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া হয়, যার অর্থ প্রতিটি ডেটা এন্ট্রি শুধুমাত্র একটি শ্রেণীর অন্তর্গত হতে পারে৷
আপনি শ্রেণীগত ক্রস এনট্রপি ক্ষতি কিভাবে ব্যাখ্যা করবেন?
ক্রস এনট্রপি বৃদ্ধি পায় কারণ একটি নমুনার পূর্বাভাসিত সম্ভাবনা প্রকৃত মান থেকে বিচ্ছিন্ন হয়। তাই, প্রকৃত লেবেলের মান 1 হলে 0.05 এর সম্ভাব্যতার পূর্বাভাস দিলে ক্রস এনট্রপি লস বেড়ে যায়। সেই নমুনার জন্য 0 এবং 1 এর মধ্যে পূর্বাভাসিত সম্ভাব্যতা নির্দেশ করে৷
ক্রস এনট্রপি ভালো কেন?
সামগ্রিকভাবে, আমরা দেখতে পাচ্ছি ক্রস-এনট্রপি একটি মডেলের সম্ভাব্যতা পরিমাপের একটি উপায়। ক্রস-এনট্রপি উপযোগী কারণ এটি একটি মডেলের সম্ভাব্যতা এবং প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের ত্রুটি ফাংশন বর্ণনা করতে পারে। এটি প্রকৃত ফলাফলের সাথে তুলনা করে একটি পূর্বাভাসিত ফলাফল বর্ণনা করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে।
