Calcolatore di Entropia Incrociata
Calcola la perdita di entropia incrociata e la divergenza KL tra distribuzioni di probabilità vera e predetta. Ampiamente usata come funzione di perdita nei task di classificazione.
Come usare il Calcolatore di Entropia Incrociata
- Inserisci la probabilità vera (da 0 a 1).
- Inserisci la probabilità predetta (da 0 a 1).
- Clicca su Calcola per ottenere l'entropia incrociata e la divergenza KL.
Casi d'Uso
- •Monitoraggio della perdita di addestramento durante il training di reti neurali.
- •Confronto degli output del modello con le etichette di riferimento.
- •Comprensione della teoria dell'informazione nel ML.
- •Diagnosi di problemi di overfitting o underfitting.
Formula
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)).
Domande Frequenti
Cos'è la perdita di entropia incrociata?
L'entropia incrociata misura quanto bene una distribuzione di probabilità predetta corrisponde alla distribuzione vera. Valori più bassi indicano prestazioni migliori.
Cos'è la divergenza KL?
La divergenza KL misura la differenza tra due distribuzioni di probabilità. È sempre ≥ 0.
Qual è un buon valore di entropia incrociata?
Valori vicini a 0 indicano che le previsioni del modello corrispondono strettamente alle etichette vere.