Calculadora de Entropia Cruzada
Calcule a perda de entropia cruzada e a divergência KL entre distribuições de probabilidade verdadeiras e previstas. Amplamente utilizada como função de perda em tarefas de classificação.
Como usar a Calculadora de Entropia Cruzada
- Insira a probabilidade verdadeira (0 a 1).
- Insira a probabilidade prevista (0 a 1).
- Clique em Calcular para obter a entropia cruzada e a divergência KL.
Casos de Uso
- •Monitorar a perda de treinamento durante o treinamento de redes neurais.
- •Comparar saídas do modelo com os rótulos de referência.
- •Entender a teoria da informação em ML.
- •Diagnosticar problemas de overfitting ou underfitting.
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)).
Perguntas Frequentes
O que é perda de entropia cruzada?
A entropia cruzada mede o quão bem uma distribuição de probabilidade prevista corresponde à distribuição verdadeira. Quanto menor, melhor.
O que é divergência KL?
A divergência KL mede a diferença entre duas distribuições de probabilidade. É sempre ≥ 0.
Qual é um bom valor de entropia cruzada?
Valores próximos de 0 indicam que as previsões do modelo correspondem de perto aos rótulos verdadeiros.