ScholarGate
المساعد
MCDMProbabilistic Loss Metric

خسارة اللوغاريتم (خسارة الإنتروبيا المتقاطعة)

تقيس خسارة اللوغاريتم الفرق بين الاحتمالات المتوقعة والتصنيفات الفعلية، معاقبة التنبؤات الخاطئة الواثقة بشدة أكثر من التنبؤات غير المؤكدة. وهي دالة خسارة قياسية في تحسين تعلم الآلة وتقيّم معايرة المصنفات الاحتمالية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

خسارة اللوغاريتم (خسارة الإنتروبيا المتقاطعة)
الدقةدرجة بريرمقياس F1 (F1-Score)

المصادر

  1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link
  2. Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. DOI: 10.1093/oso/9780198538493.001.0001

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Logarithmic Loss (Log Loss). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/model-evaluation/log-loss

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateLog-Loss (Cross-Entropy Loss) (Logarithmic Loss (Log Loss)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/model-evaluation/log-loss · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026