Olá professora, como vai?
Não entendi muito bem a diferença entre a mse e entropia cruzada. Na mse eu teria o número de classes como saída, e na entropia cruzada o número de neurônios da camada escondida?
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Olá professora, como vai?
Não entendi muito bem a diferença entre a mse e entropia cruzada. Na mse eu teria o número de classes como saída, e na entropia cruzada o número de neurônios da camada escondida?
MSE e Entropia cruzada são funções de custo.
A MSE calcula a diferença quadrática entre duas coisas de mesma dimensionalidade, por exemplo eu posso fazer uma regressão pra prever o preço de uma casa, e calculo a diferença quadrática entre a minha predição (um único neurônio de saída) e o rótulo com o preço real da casa (também um único valor)
Já a entropia cruzada calcula a entropia entre distribuições. O jeito de usar no Pytorch é ter como saída da rede o número de classes do seu problema (8 classes = 8 neurônios de saída), mas o rótulo que a gente passa é só o inteiro referente à classe (um único valor de 0 - 7). Internamente ele transforma esse valor numa distribuição pra fazer os cálculos.
TLDR: Use a MSE pra regressão e CrossEntropy pra classificação :)))