Вопрос или проблема
Мой набор данных состоит из 5625 арабских примеров и 5625 синсетов, а моя модель – это CNN, за которой следует сигмоидный классификационный слой. Я сопоставил эти 5625 синсетов с 5625 классами, и мой предсказанный результат – это вероятность между 0 и 1 для каждого класса. Какую функцию потерь мне следует использовать?
.
Ответ или решение
Чтобы определить подходящую функцию потерь для вашей задачи, следует учитывать структуру вашей модели и тип данных. В вашем случае у вас имеется 5625 арабских примеров и 5625 синсетов, которые вы классифицируете с помощью сверточной нейронной сети (CNN), за которой следует слой сигмоидной классификации. Следовательно, ваша задача состоит в многоклассовой классификации, где каждый класс соответствует синсету, и прогнозы модели — это вероятности принадлежности к каждому из этих 5625 классов.
Теория
В задачах многоклассовой классификации функция потерь должна уметь оценивать, насколько хорошо модель предсказывает соответствующий класс для каждого примера. Одной из самых распространенных функций потерь, использующихся для таких задач, является функция кросс-энтропии (Cross-Entropy Loss). Кросс-энтропия измеряет расхождение между двумя распределениями вероятностей: истинным (реальным) распределением классов и предсказанным распределением модели. В случае бинарной классификации используется бинарная кросс-энтропия, в то время как для многоклассовой — многоклассовая кросс-энтропия.
Поскольку ваша сеть завершена сигмоидным слоем, теоретически, каждый выход этой сети будет интерпретироваться как независимая бинарная классификация для каждого класса. Однако если ваш выход должен суммироваться до 1 по всем классам (как для softmax), вы должны обратить на это внимание при выборе функции потерь.
Пример
Предположим, что ваш выходной вектор из модели выглядит так: ([0.1, 0.05, 0.7, …]), что представляет вероятности для классов (1), (2), (3) и так далее. Если истинный класс для этого примера — это класс (3), истинное распределение вероятностей будет выглядеть как ([0, 0, 1, …]). Кросс-энтропия будет оценивать, насколько близки эти два распределения.
Математически, функция кросс-энтропии для многоклассового случая может быть выражена следующим образом:
[
L(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{N} y_i \log (\hat{y}_i)
]
где:
- ( y ) — это реальное (истинное) распределение пометок (состоящее из (0) и одного (1)),
- (\hat{y}) — это распределение предсказанных моделью вероятностей,
- (N) — это количество классов (в вашем случае 5625).
Применение
Для применения данной функции потерь в вашей модели, проверьте, используете ли вы softmax на последнем слое вместо сигмоиды. Хотя метод с сигмоидным слоем и набором бинарных выходов работает, softmax более типичен в многоклассовой классификации, так как он нормализует вероятности по всем классам и гарантирует, что их сумма равна 1. В случае использования softmax, расширенная функция потерь кросс-энтропии будет правильным выбором, обеспечивая корректное обучение вашего классификатора в многоклассовой задаче.
Преимущества использования функции кросс-энтропии включают ее чувствительность к изменениям в вероятностях, а также математическую простоту интеграции в большинство современных фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch, где функции потерь уже реализованы и оптимизированы.
В заключение, рекомендуется пересмотреть архитектуру выходного слоя вашей модели. Если используется sigmoid, и вы рассчитываете, что каждый класс действует как бинарный классификатор, тогда может понадобиться адаптировать подход к обучению. Однако, если вы стремитесь получить распределение вероятностей по классам, softmax слой вместе с многоклассовой кросс-энтропией будет более подходящим выбором для достижения наилучших результатов в вашей задаче.