O que deve conter o conjunto de dados de treino para treino com entropia cruzada?

Para treinar um modelo usando a função de perda baseada em entropia cruzada, o conjunto de dados de treinamento deve conter:

• Dados de entrada (características): atributos numéricos ou categóricos que descrevem os objetos.
• Etiquetas corretas (labels): para cada exemplo, a categoria ou classe verdadeira deve ser conhecida.

A entropia cruzada mede a divergência entre a distribuição de probabilidades prevista e a distribuição verdadeira (geralmente um vetor one-hot para classificação). Portanto, as etiquetas devem ser representadas como valores categóricos ou codificação one-hot.

Por exemplo, para uma tarefa de classificação de imagens, o conjunto de dados de treinamento contém imagens e suas etiquetas de classe correspondentes (por exemplo, "gato", "cachorro").

É importante que os dados sejam:

• Representativos da tarefa
• Balanceados por classe (se possível)
• Limpos e corretamente rotulados

Isso permitirá que a função de entropia cruzada calcule corretamente o erro e otimize o modelo de forma eficiente.