MCDMProbabilistic Loss Metric
زیان لگاریتمی (زیان آنتروپی متقاطع)
زیان لگاریتمی، تفاوت بین احتمالات پیشبینیشده و برچسبهای واقعی را اندازهگیری میکند و به پیشبینیهای اشتباه مطمئن، جریمه بیشتری نسبت به پیشبینیهای نامطمئن اعمال میکند. این تابع زیان استاندارد در بهینهسازی یادگیری ماشین است و کالیبراسیون طبقهبندیکنندههای احتمالی را ارزیابی میکند.
مطالعهٔ کامل روش
ویژهٔ اعضا
ورودبرای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link ↗
- Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. DOI: 10.1093/oso/9780198538493.001.0001 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Logarithmic Loss (Log Loss). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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 →ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →