Что должно содержаться в обучающем датасете для обучения с кросс-энтропией?

Для обучения модели с использованием функции потерь на основе кросс-энтропии обучающий датасет должен содержать:

• Входные данные (фичи): числовые или категориальные признаки, которые описывают объекты.
• Правильные метки (labels): для каждого примера должна быть известна истинная категория или класс.

Кросс-энтропия измеряет расхождение между предсказанным распределением вероятностей и истинным распределением (обычно one-hot вектором для классификации). Поэтому метки должны быть представлены в виде категориальных значений или one-hot кодирования.

Например, для задачи классификации изображений обучающий датасет содержит изображения и соответствующие им метки классов (например, "кот", "собака").

Важно, чтобы данные были:

• Репрезентативными для задачи
• Сбалансированными по классам (по возможности)
• Чистыми и корректно размеченными

Это позволит функции кросс-энтропии корректно вычислять ошибку и эффективно оптимизировать модель.