Нейросети. Обработка аудиоданных

Для каждого примера в наборе данных модель выдает вероятности принадлежности этого примера к разным классам. Эти вероятности могут быть представлены в виде вектора вероятностей, где каждый элемент вектора соответствует вероятности принадлежности примера к конкретному классу.

2. Фактичные метки классов для каждого примера также представляются в виде вектора, где один элемент вектора равен 1 (класс, к которому пример принадлежит), а остальные элементы равны 0.

3. Сравнивая вероятности, предсказанные моделью, с фактичными метками классов, вычисляется кросс-энтропия для каждого примера.

Cross-Entropy(i) = -? (Фактическая вероятность(i) * log(Предсказанная вероятность(i)))

Где ? означает суммирование по всем классам.

4. Итоговая кросс-энтропия для всего набора данных вычисляется как среднее значение кросс-энтропии для всех примеров. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель соответствует фактичным данным.

Кросс-энтропия имеет следующие важные характеристики:

– Она может быть использована для многоклассовой и бинарной классификации.

– Она штрафует модель за неверные уверенные предсказания вероятностей, что позволяет сделать её более уверенной и точной.

– Она штрафует большие различия между фактическими метками и предсказанными вероятностями сильнее, что делает её чувствительной к выбросам.

Выбор кросс-энтропии как функции потерь в задачах классификации обусловлен тем, что она стимулирует модель предсказывать вероятности классов, что часто является необходимым в задачах классификации.

– 

Категориальная кросс

-

энтропия

:

Используется в задачах многоклассовой классификации

,

где классы не взаимосвязаны

.

Категориальная кросс-энтропия (Categorical Cross-Entropy) – это функция потерь, которая часто применяется в задачах многоклассовой классификации, где классы не взаимосвязаны и каждый пример может быть отнесен к одному и только одному классу из набора классов.

Применение категориальной кросс-энтропии в задачах многоклассовой классификации выглядит следующим образом:

1. Для каждого примера в наборе данных модель предсказывает вероятности принадлежности этого примера к каждому классу.