Loss CCE

Dieser Funktionsblock berechnet die Categorical Cross Entropy (CCE) Verlustfunktion, die häufig in Klassifizierungsaufgaben für maschinelles Lernen verwendet wird.

📥 Eingänge

Dieser Funktionsblock hat keine Eingänge.

📤 Ausgänge

Dieser Block gibt die berechnete Verlustfunktion aus, die zur Bewertung der Leistung von Klassifizierungsmodellen verwendet werden kann.

🕹️ Steuerungen

Es sind keine spezifischen Steuerungen für diesen Block verfügbar, da er die Verlustfunktion automatisch berechnet, wenn er ausgeführt wird.

🎨 Funktionen

Machine Learning Loss Calculation Berechnet automatisch den Categorical Cross Entropy Verlust für das Modelltraining.

📝 Nutzungshinweise

1. In das Trainingspipeline integrieren: Platzieren Sie diesen Block in Ihrer KI-Training-Pipeline, wo der Verlust berechnet werden muss.

2. Ausführung: Die CCE Verlustfunktion wird automatisch berechnet, wenn das Trainingsszenario ausgeführt wird.

📊 Bewertung

Wenn der Block ausgeführt wird, berechnet dieser Funktionsblock den Categorical Cross Entropy Verlust, der typischerweise verwendet wird, um zu bewerten, wie gut die vorhergesagten Klassifikationen mit den echten Labels übereinstimmen.

🛠️ Fehlersuche

Verlustfunktion gibt nicht die erwarteten Werte zurück

Stellen Sie sicher, dass die erwarteten Eingangsformen und Labels mit der CCE Verlustfunktion kompatibel sind. Überprüfen Sie, ob die Modellausgabekonfigurationen und Logit-Einstellungen korrekt sind.