✅ Как взаимосвязаны информационная энтропия и функции потерь в машинном обучении
Информационная энтропия — это мера неопределённости. Чем выше энтропия, тем больше «хаоса» в распределении: например, если модель предсказывает 50/50 между двумя классами, она максимально неуверенна.
Когда мы обучаем модель, особенно классификатор, мы хотим, чтобы её предсказания были точными и уверенными там, где нужно. И вот тут возникает связь:
😶🌫️Некоторые функции потерь — например, кросс-энтропия — специально построены так, чтобы наказывать модель за неуверенность, особенно если она неуверенно ошибается.
Если модель говорит: «Я почти уверен, что это класс А», а на самом деле правильный ответ — класс B, то функция потерь даст сильное наказание.
А если она ошибается, но честно признаётся: «Я не знаю, вероятно, 50/50 между A и B», то наказание будет мягче.
Эта логика пришла из информационной теории, где цель — сократить неопределённость. Обучение модели можно понимать как процесс уменьшения энтропии — мы учим её делать уверенные и точные предсказания, тем самым сокращая информационный «хаос».
✅ Как взаимосвязаны информационная энтропия и функции потерь в машинном обучении
Информационная энтропия — это мера неопределённости. Чем выше энтропия, тем больше «хаоса» в распределении: например, если модель предсказывает 50/50 между двумя классами, она максимально неуверенна.
Когда мы обучаем модель, особенно классификатор, мы хотим, чтобы её предсказания были точными и уверенными там, где нужно. И вот тут возникает связь:
😶🌫️Некоторые функции потерь — например, кросс-энтропия — специально построены так, чтобы наказывать модель за неуверенность, особенно если она неуверенно ошибается.
Если модель говорит: «Я почти уверен, что это класс А», а на самом деле правильный ответ — класс B, то функция потерь даст сильное наказание.
А если она ошибается, но честно признаётся: «Я не знаю, вероятно, 50/50 между A и B», то наказание будет мягче.
Эта логика пришла из информационной теории, где цель — сократить неопределённость. Обучение модели можно понимать как процесс уменьшения энтропии — мы учим её делать уверенные и точные предсказания, тем самым сокращая информационный «хаос».
Telegram channels fall into two types: 6How to manage your Telegram channel? According to media reports, the privacy watchdog was considering “blacklisting” some online platforms that have repeatedly posted doxxing information, with sources saying most messages were shared on Telegram. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.”
from us
