交叉熵的意思、翻譯和例句

是什麼意思

「交叉熵」是一種用於衡量兩個概率分佈之間差異的指標，主要應用在機器學習和信息理論中。它用來評估預測的概率分佈與實際的概率分佈之間的距離。交叉熵越小，表示預測的概率分佈與實際分佈越接近。

依照不同程度的英文解釋

  1. A way to measure how different two sets of probabilities are.
  2. A method to see how close predictions are to real outcomes.
  3. A measure of the difference between two probability distributions.
  4. A way to evaluate how well a model's predictions match the actual results.
  5. A metric used to quantify the difference between predicted probabilities and actual outcomes.
  6. A statistical measure that indicates how well a probability distribution approximates another.
  7. A function that quantifies the performance of a model by comparing predicted and actual distributions.
  8. A measure that evaluates the efficiency of a probabilistic model in predicting outcomes.
  9. A fundamental concept in information theory that assesses the divergence between two probability distributions.
  10. A critical measure in machine learning that helps to understand the effectiveness of predictions against actual data.

相關英文單字或片語的差別與用法

1：Cross-entropy

用法：

在機器學習中，交叉熵通常用作損失函數，特別是在分類問題中。它幫助評估模型預測的準確性，通過計算預測概率分佈和實際標籤之間的差異來指導模型的訓練。交叉熵越小，表示模型的預測越準確。

例句及翻譯：

例句 1：

我們使用交叉熵來評估模型的表現。

We use cross-entropy to evaluate the performance of the model.

例句 2：

降低交叉熵是優化模型的關鍵。

Reducing cross-entropy is crucial for optimizing the model.

例句 3：

交叉熵損失函數在深度學習中非常常見。

Cross-entropy loss function is very common in deep learning.

2：Entropy

用法：

熵是信息理論中的一個基本概念，用來量化信息的不確定性。在機器學習中，熵可以幫助理解模型的預測能力。熵越高，表示系統的不確定性越大。

例句及翻譯：

例句 1：

熵可以用來衡量系統的混亂程度。

Entropy can be used to measure the level of disorder in a system.

例句 2：

在決策樹中，熵用來選擇最佳的分割點。

In decision trees, entropy is used to select the best split point.

例句 3：

我們需要計算數據集的熵來理解其信息量。

We need to calculate the entropy of the dataset to understand its information content.

3：Loss function

用法：

損失函數是機器學習中的一個重要概念，用來衡量模型預測值與實際值之間的差距。交叉熵損失函數特別適用於分類問題，幫助指導模型訓練。

例句及翻譯：

例句 1：

損失函數的選擇對模型的學習至關重要。

The choice of loss function is critical for the learning of the model.

例句 2：

我們需要最小化損失函數以提高預測準確性。

We need to minimize the loss function to improve prediction accuracy.

例句 3：

交叉熵是一種有效的損失函數選擇。

Cross-entropy is an effective choice for a loss function.

4：Divergence

用法：

在信息理論中，發散是用來衡量兩個概率分佈之間的差異的一種方法。交叉熵可以被視為一種特定的發散度量，幫助了解模型預測與實際分佈之間的差距。

例句及翻譯：

例句 1：

發散度量在機器學習中非常重要。

Divergence measures are very important in machine learning.

例句 2：

我們需要計算模型預測的發散來評估其準確性。

We need to calculate the divergence of the model predictions to assess their accuracy.

例句 3：

交叉熵是發散的一種特殊情況。

Cross-entropy is a special case of divergence.

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