Comprendre la perplexité dans l'apprentissage automatique
La perplexité mesure la difficulté pour un modèle d’apprentissage automatique de faire des prédictions sur des données nouvelles et invisibles. Il est souvent utilisé pour évaluer les performances d'un modèle, en particulier dans les situations où les véritables étiquettes ne sont pas connues ou sont difficiles à obtenir.
Il existe plusieurs façons de calculer la perplexité, mais une méthode courante consiste à utiliser l'entropie croisée. fonction de perte et log-vraisemblance de la classe correcte. La perplexité est ensuite calculée comme la log-vraisemblance négative de la classe correcte, divisée par le nombre d'échantillons dans l'ensemble de test.
La perplexité est une mesure utile car elle nous donne une idée de la capacité du modèle à se généraliser à de nouvelles données. . Si la perplexité est grande, cela peut indiquer que le modèle ne parvient pas à capturer correctement les modèles sous-jacents dans les données, et qu'il peut être nécessaire de peaufiner davantage le modèle. D'un autre côté, si la perplexité est faible, cela peut indiquer que le modèle réussit bien à capturer les modèles sous-jacents et qu'il peut être prêt à être utilisé dans des applications du monde réel.
La perplexité peut être utilisée de diverses manières dans les machines. apprentissage, tel que :
* Évaluer les performances d'un modèle sur de nouvelles données
* Comparer les performances de différents modèles sur les mêmes données
* Identifier les domaines dans lesquels le modèle doit être amélioré
* Surveiller les performances d'un modèle au fil du temps
En résumé, la perplexité est une mesure de la difficulté pour un modèle d'apprentissage automatique de faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles. Il est calculé comme la log-vraisemblance négative de la classe correcte, divisée par le nombre d'échantillons dans l'ensemble de test. La perplexité peut être utilisée pour évaluer les performances d'un modèle et identifier les domaines dans lesquels le modèle doit être amélioré.
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