交差エントロピー計算機
真の確率分布と予測確率分布の間の交差エントロピー損失とKLダイバージェンスを計算します。分類タスクの損失関数として広く使用されています。
交差エントロピー計算機の使い方
- 真の確率（0〜1）を入力します。
- 予測確率（0〜1）を入力します。
- 計算をクリックして交差エントロピーとKLダイバージェンスを取得します。
使用例
- •ニューラルネットワークの学習中のトレーニング損失の監視。
- •モデル出力と正解ラベルの比較。
- •MLにおける情報理論の理解。
- •過学習または未学習の問題のデバッグ。
計算式
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)).
よくある質問
交差エントロピー損失とは何ですか？
交差エントロピーは、予測確率分布が真の分布にどれだけ一致しているかを測定します。値が小さいほど良好です。
KLダイバージェンスとは何ですか？
KLダイバージェンスは、2つの確率分布の差異を測定します。常に≥ 0となります。
交差エントロピーの良い値とはどのくらいですか？
0に近い値は、モデルの予測が真のラベルに近いことを示しています。