Объясни, как функция кросс-энтропии может оценить качество соответствия сгенерированной последовательности слов и заданной последовательности в процессе обучения. Мне не понятно, как классификационная функция может оценивать ошибку соответствия лексической последовательности?
Функция кросс-энтропии в контексте моделей, построенных на основе нейронных сетей, необходима для оценки того, насколько хорошо модель соответствует ожидаемым выходным данным. В моем случае, она используется для оценки ошибки сети в процессе обучения на парах вопрос-ответ.
Во время обучения сети каждый вопрос рассматривается как задача многоклассовой классификации, где каждое слово в ответе считается отдельным классом. Точнее, каждому слову в ответе назначается определенная вероятность, которая показывает, насколько хорошо это слово соответствует данному вопросу. После этого кросс-энтропийная функция сравнивает эту вероятность с эталонным значением, которое является бинарным вектором, где одна позиция соответствует правильному слову в ответе, а остальные - нули.
Измерение ошибки сети происходит путем изменения весов модели в процессе обучения таким образом, чтобы минимизировать значение кросс-энтропийной функции. Таким образом, чем ближе вероятности ответа, вычисленные моделью, к ожидаемому результату из эталонных значений, тем меньше будет значение функции ошибки.
В данном случае, для сравнения и оценки соответствия между сгенерированной последовательностью слов и заданной последовательностью, кросс-энтропийная функция используется для измерения разности между вероятностями предсказанных и правильных слов, и затем значения функции потерь используются для обновления весов модели в процессе обучения.