交差エントロピー

交差エントロピーは誤差関数のうち、最もよく使用される関数の一つです。

この交差エントロピーは真の確率分布と推定した確率分布の対数の積の和で表されその値の符号を逆にしたものになります。この交差エントロピーも通常の誤差関数と同様に最適化を行う上ではこの関数を最小にするようにする必要があります。

クイズ

２つの確率分布の間に定義され、分布が似ていれば似ている程小さくなる尺度として最も適切な選択肢を一つ選べ。

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交差エントロピーは二つの確率分布が近いほど値が0に近づき、遠いほど値が大きくなります。機械学習においては交差エントロピーが分類問題の損失関数に用いられることがあります。

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