Önceki yazımızda regresyon için aslında lost fonksiyonlarından bahsetmiştik, şimdi sırada classification var.
Burada amaç bir sayıyı tahmin etmek değil bir sınıfı tahmin etmek olacak. En yaygın classification loss fonksiyonları şunlar:
Binary Cross Entropy (BCE)
İkili sınıflandırma problemlerinde kullanılır, kedi mi köpek mi yada spam mı değil mi gibi. Model çıktısı genellikle Sigmoid aktivasyonundan gelir ve o ile 1 arasında bir olasılık üretir.
Categorical Cross Entropy (CCE)
Birden fazla sınıf olduğunda kullanılır.
Örneğin: Kedi, Köpek, Kuş arasında karar vermek istenildiğinde 0.1 Kedi, 0.8 Köpek, 0.1 Kuş diyebilir ve cevap Köpek olur.
İlk Yorumu Siz Yapın