Calculadora de Entropía Cruzada
Calcula la pérdida de entropía cruzada y la divergencia KL entre distribuciones de probabilidad verdaderas y predichas. Ampliamente utilizada como función de pérdida en tareas de clasificación.
Cómo usar la Calculadora de Entropía Cruzada
- Introduce la probabilidad verdadera (0 a 1).
- Introduce la probabilidad predicha (0 a 1).
- Haz clic en Calcular para obtener la entropía cruzada y la divergencia KL.
Casos de Uso
- •Monitorear la pérdida de entrenamiento durante el entrenamiento de redes neuronales.
- •Comparar las salidas del modelo con las etiquetas de referencia.
- •Comprender la teoría de la información en ML.
- •Depurar problemas de sobreajuste o subajuste.
Fórmula
H(p,q) = −[p×log(q) + (1−p)×log(1−q)]. KL(p||q) = p×log(p/q) + (1−p)×log((1−p)/(1−q)).
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la pérdida de entropía cruzada?
La entropía cruzada mide qué tan bien una distribución de probabilidad predicha se ajusta a la distribución verdadera. Un valor más bajo es mejor.
¿Qué es la divergencia KL?
La divergencia KL mide la diferencia entre dos distribuciones de probabilidad. Siempre es ≥ 0.
¿Qué es un buen valor de entropía cruzada?
Valores cercanos a 0 indican que las predicciones del modelo se ajustan estrechamente a las etiquetas verdaderas.