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clase:iabd:pia:2eval:tema07

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clase:iabd:pia:2eval:tema07 [2023/04/10 15:36]
admin [Ejercicios] 		clase:iabd:pia:2eval:tema07 [2024/01/30 15:26] (actual)
admin [Distancia del coseno]
Línea 351: Línea 351:
  
 {{ :clase:iabd:pia:2eval:funcion_coste_distancia_coseno_open_pose_2.gif?direct |}} {{ :clase:iabd:pia:2eval:funcion_coste_distancia_coseno_open_pose_2.gif?direct |}}
 +
 +
  
 Podemos definir la posición como un conjunto de vectores de cada una de las extremidades. El angulo de cada vector nos dice la posición de cada extremidad pero el tamaño del vector no dice el tamaño de la extremidad. Ahora veamos la siguiente imagen. Podemos definir la posición como un conjunto de vectores de cada una de las extremidades. El angulo de cada vector nos dice la posición de cada extremidad pero el tamaño del vector no dice el tamaño de la extremidad. Ahora veamos la siguiente imagen.
Línea 358: Línea 360:
  
 Son 3 personas distintas cada una con tamaños de extremidades distintas además que dependiendo de si están en la imagen más hacia el fondo, sus tamaños serán distintos. Para saber si las 3 están haciendo los mismos movimientos, ¿nos interesa que el tamaño de cada vector sea el mismo o nos interesa que los ángulos de cada vector sean los mismo? Obviamente lo que nos interesa es que el ángulo sea el mismo y no si el tamaño es el mismo. Son 3 personas distintas cada una con tamaños de extremidades distintas además que dependiendo de si están en la imagen más hacia el fondo, sus tamaños serán distintos. Para saber si las 3 están haciendo los mismos movimientos, ¿nos interesa que el tamaño de cada vector sea el mismo o nos interesa que los ángulos de cada vector sean los mismo? Obviamente lo que nos interesa es que el ángulo sea el mismo y no si el tamaño es el mismo.
 +
 +Lo mismo se puede aplicar a un partido de papel:
 +
 +{{ :clase:iabd:pia:2eval:distancia_coseno_padel.mp4 |}}
  
 Otro ejemplo sería para catalogar películas de géneros semejantes. Veamos la siguiente gráfica: Otro ejemplo sería para catalogar películas de géneros semejantes. Veamos la siguiente gráfica:
Línea 395: Línea 401:
 $$Binary \: Cross \: Entropy = - \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} y_{i} \cdot log(\hat{y_i}) + (1-y_{i}) \cdot log(1-\hat{y_i}) $$  $$Binary \: Cross \: Entropy = - \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} y_{i} \cdot log(\hat{y_i}) + (1-y_{i}) \cdot log(1-\hat{y_i}) $$ 
  
-Se ha puesto la fórmula para explicar que su valor va de $[0,\infty[$. Ya que por un lado el logaritmo de un número cercano a cero es menos infinito, de ahí que se ponga el signo menos al principio. Y que los datos de $y_i$ e $\hat{y_i}$ al ser probabilidades su rango es entre 0 y 1.+Los valores de $y_i$ suelen ser 0 o 1, mientras que los valores de $\hat{y_i}$ es un número real entre 0 y 1 
 + 
 +Veamos ahora graficamente como es la fórmula según si $y=0$ o $y=1$ 
 +{{:clase:iabd:pia:2eval:binary_crossentropy.png?nolink|}} 
 + 
  
 Su uso en Keras es: Su uso en Keras es:
Línea 431: Línea 442:
 | Regresión  |  Lineal  |  MSE o Distancia del coseno  | | Regresión  |  Lineal  |  MSE o Distancia del coseno  |
 | Clasificación con 2 posibles valores |  Sigmoide  |  Binary Cross Entropy  | | Clasificación con 2 posibles valores |  Sigmoide  |  Binary Cross Entropy  |
-| Clasificación con más de 2 posibles valores |  Softmax  |  Categorical Cross Entropy  |+| Clasificación con más de 2 posibles valores NO excluyentes entre si |  Sigmoide  |  Binary Cross Entropy  | 
 +| Clasificación con más de 2 posibles valores SI excluyentes entre si |  Softmax  |  Categorical Cross Entropy  |
  
  
Línea 493: Línea 505:
  
  
-Haz un programa en python que calcule **mediante las fórmulas** la pérdida de la red con ''MAE'' y ''MSE''+Haz un programa en python que calcule **mediante las fórmulas** la pérdida de la red con ''MAE'', ''MSE'' y ''Binary Cross Entropy''
  
 ==== Ejercicio 1.B ==== ==== Ejercicio 1.B ====
Línea 499: Línea 511:
   * ''tf.keras.losses.mean_absolute_error''   * ''tf.keras.losses.mean_absolute_error''
   * ''tf.keras.losses.mean_squared_error''   * ''tf.keras.losses.mean_squared_error''
 +  * ''tf.keras.losses.categorical_crossentropy'' 
 + 
 ==== Ejercicio 2 ==== ==== Ejercicio 2 ====
 Tenemos dos redes neuronales, que deberían haber sacado los siguientes datos. Tenemos dos redes neuronales, que deberían haber sacado los siguientes datos.
Línea 560: Línea 573:
  
  
-Calcula la pérdida de las 2 redes con ''MAE'' y con ''MSE'' (mediante las funciones de Keras). +Calcula la pérdida de las 2 redes con ''MAE'', ''MSE'' y ''Binary Cross Entropy'' (mediante las funciones de Keras). 
  
-^ ^  MAE  ^  MSE  ^  +^ ^  MAE  ^  MSE  ^ Binary Cross Entropy ^ 
-^  Red A  |    |    | +^  Red A  |    |    |   | 
-^  Red B  |    |    |+^  Red B  |    |    |   |
  
 ¿cual es mejor red? Explica porqué ¿cual es mejor red? Explica porqué
clase/iabd/pia/2eval/tema07.1681133806.txt.gz · Última modificación: 2023/04/10 15:36 por admin

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