類神經網路訓練 訓練機器分類與Cross-entropy
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
Classification 可以使用Regression來實作嗎？
我們可以透過使用one-hot vector表示不同的類別。假設有三個類別我們需要區分，這時候我們不使用單純的數字1, 2, 3，而是改用向量[1 0 0]T, [0 1 0]T, [0 0 1]T，藉此就能避免掉1與2比較相似，1與3比較不相似的問題。
但要如何從原本輸出一個數值，進化到輸出三個數值形成向量呢？
透過乘上不同的Weight和加上不同的bias就能得到一個數值，那同樣如果要得到三個數值形成向量，就找出三組W與Bias。
但除此之外，我們還會額外通過softmax的方式，得到最終的y'值。目的是為了更方便與類別向量做比較，類別向量只有1跟0的數字，softmax可以做到normalize的過程，最後就會得到0~1的數值。
計算方法： 將y值取exp之後，除以所有exp y值的總和。（像是比較權重？！）
y' = softmax(y) = exp(yi) / exp(y1)+exp(y2)+exp(y3)
Cross-entropy
雖然在計算loss時可以透過MSE，但大多數在分類的資料訓練時都會利用Cross-entropy來計算類別的loss，會更加適合。-> 有時候MSE會training不起來，但Cross entropy的斜率會比較平均。
Cross entropy計算loss的方法：L(y') = -Σŷilnyi'
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