Несколько взглядов на кросс-энтропию

Всем привет! В этой статье я хотел бы попробовать осветить несколько взглядов на кросс-энтропию и попробовать сформировать некоторую интуицию с точки зрения теории информации.

Кросс-энтропия — одна из центральных метрик машинного обучения. Любая задача классификации так или иначе сводится к оптимизации модели через эту метрику. Однако новички нередко задаются вопросом, откуда берётся эта метрика и почему имеет такой вид, так как нередко вне профильных курсов она преподносится как данность.

Вывод через метод максимального правдоподобия

Начнём с классического вывода: через метод максимального правдоподобия (далее будем называть его MLE). Вспомним курс статистики и что из себя вообще представляет функция правдоподобия.

У нас есть выборка $D = \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^{n}$ и параметрическая модель $p_\theta$ . Функция правдоподобия — это вероятность увидеть ровно те данные, которые мы наблюдаем, как функция от параметров:

$L(\theta) = p_\theta(D) = \prod_{i=1}^{n} p_\theta(y_i \mid x_i).$

Тут $p_\theta(y \mid x)$ мы рассматриваем не как функцию от при фиксированных параметрах, а как функцию от $\theta$ при фиксированных данных. Произведение берётся потому, что объекты выборки считаются независимыми (при фиксированных ):

$\hat{\theta}_{\text{MLE}} = \arg\max_{\theta} L(\theta).$

Рассмотрим простейший бинарный случай: $y_i \in \{0, 1\}$ , модель выдаёт $\hat{y}_i = p_\theta(y_i = 1 \mid x_i) \in (0,1)$ . Это распределение Бернулли, и вероятность конкретного исхода записывается одной формулой:

$p_\theta(y_i \mid x_i) = \hat{y}_i^{\,y_i} \, (1 - \hat{y}_i)^{\,1 - y_i}.$

Трюк со степенями здесь чисто технический: при второй множитель обращается в единицу и остаётся $\hat{y}_i$ , при — наоборот, остаётся $1 - \hat{y}_i$ . То есть формула просто выбирает вероятность того исхода, который реально произошёл.

Несложно обобщить на многоклассовый случай. Пусть классов , модель выдаёт вектор вероятностей $\hat{y}_i = (\hat{y}_{i1}, \dots, \hat{y}_{iK})$ , $\sum_k \hat{y}_{ik} = 1$ , а целевую метку кодируем one-hot вектором , где $y_{ik} = 1$ для истинного класса и иначе. Тогда тот же трюк со степенями даёт

$p_\theta(y_i \mid x_i) = \prod_{k=1}^{K} \hat{y}_{ik}^{\,y_{ik}},$

и всё произведение снова схлопывается в один множитель — вероятность истинного класса.

После берём логарифм функции правдоподобия, так как с ним легче работать (произведение переходит в сумму + работает численно стабильнее). Логарифм монотонен, поэтому точка максимума не меняется. Домножим ещё на , чтобы вместо максимизации получить привычную минимизацию:

$-\log L(\theta) = -\sum_{i=1}^{n} \log p_\theta(y_i \mid x_i).$

Отсюда следует знакомая формула. Для бинарного случая

$\mathcal{L} = -\sum_{i=1}^{n} \Big[\, y_i \log \hat{y}_i + (1 - y_i)\log(1 - \hat{y}_i) \,\Big],$

и для многоклассового

$\mathcal{L} = -\sum_{i=1}^{n} \sum_{k=1}^{K} y_{ik} \log \hat{y}_{ik} = -\sum_{i=1}^{n} \log \hat{y}_{i, c_i},$

где — индекс истинного класса -го объекта. В правой части из-за one-hot кодирования вся внутренняя сумма сводится к одному слагаемому: в лосс входит только вероятность, приписанная правильному классу.

Вывод через MLE — хорошее формальное аналитическое решение задачи оптимизации, однако, на мой взгляд, вывод через теорию информации даёт несколько более интуитивное представление.

Вывод через теорию информации

Введём главный объект, с которым будем работать, — энтропию:

$H(p) = -\sum_{x} p(x) \log p(x) = \mathbb{E}_{x \sim p}\big[-\log p(x)\big].$

Дабы не нагружать историей и формализмом, почему формула имеет именно такой вид, просто скажем, что эта функция является мерой неопределённости случайной величины.

Хорошая иллюстрация — известная логическая задача про фальшивую монетку. Пусть есть 9 одинаковых на вид монет, одна из которых легче остальных, и чашечные весы. За сколько взвешиваний гарантированно найдём фальшивую?

Посмотрим на задачу как на передачу информации. Изначально фальшивой может быть любая из 9 монет, все варианты равновероятны, то есть исходная неопределённость составляет

$H = \log_2 9 \approx 3.17 \text{ бита.}$

Одно взвешивание — это канал с тремя возможными исходами: левая чаша легче, правая легче, равновесие. Больше $\log_2 3 \approx 1.585$ бита такой канал за раз не передаст, причём этот максимум достигается только тогда, когда все три исхода равновероятны. Значит, взвешиваний нужно не меньше, чем

$\frac{\log_2 9}{\log_2 3} = 2.$

И этот теоретический минимум действительно достижим: кладём по три монеты на каждую чашу, три откладываем в сторону. Каждый из трёх исходов имеет вероятность и оставляет ровно три подозрительные монеты; вторым взвешиванием тем же приёмом находим фальшивую. Заметно, что энтропийная граница подсказывает и саму стратегию: делить нужно на равные части, потому что именно равновероятные исходы выжимают из взвешивания максимум бит. Классическая версия задачи с 12 монетами, где неизвестно, легче фальшивая или тяжелее, решается тем же способом: там равновероятных исхода, $\log_2 24 / \log_2 3 \approx 2.9$ , откуда честная нижняя граница в 3 взвешивания.

Для интересующихся: почитать про аксиоматический вывод энтропии Шеннона можно в оригинальной статье Шеннона 1948 года (раздел 6 и Приложение 2).

Внутри математического ожидания стоит величина $-\log p(x)$ , её называют собственной информацией, или «удивлением» (surprisal). Логика простая: если событие почти достоверно, $p(x) \to 1$ , то узнать о том, что оно произошло, — это ноль новой информации, и $-\log p(x) \to 0$ . Если событие крайне редкое, $p(x) \to 0$ , то его наступление удивляет сильно, и $-\log p(x) \to \infty$ . Энтропия — это просто среднее удивление. Если брать $\log_2$ , всё меряется в привычных нам битах, если натуральный — в натах (от англ. natural). На оптимизацию выбор основания не влияет, так как это просто константный множитель.

Теперь введём ещё один объект — KL-дивергенцию:

$D_{\mathrm{KL}}(p \,\|\, q) = \sum_{x} p(x) \log \frac{p(x)}{q(x)} = \mathbb{E}_{x \sim p}\left[\log \frac{p(x)}{q(x)}\right].$

Она показывает расстояние между двумя взятыми распределениями и , точнее, показывает, насколько мы в среднем ошибаемся, когда думаем, что распределение это , хотя на самом деле в реальности это . Внутри ожидания стоит разность двух удивлений: $\log \frac{p(x)}{q(x)} = (-\log q(x)) - (-\log p(x))$ , то есть «насколько сильнее меня удивил исход , чем должен был бы».

У KL есть три свойства, которые стоит держать в голове:

$D_{\mathrm{KL}}(p \| q) \geq 0$ всегда — это неравенство Гиббса, следствие выпуклости $-\log$ и неравенства Йенсена. Доказательство можно глянуть вот тут.
$D_{\mathrm{KL}}(p \| q) = 0$ тогда и только тогда, когда (почти всюду). То есть ноль достигается ровно в одной точке — когда мы точно угадали оригинальное распределение.
Это не метрика в строго математическом смысле. $D_{\mathrm{KL}}(p \| q) \neq D_{\mathrm{KL}}(q \| p)$ , и неравенство треугольника не выполняется. Поэтому расстояние тут — это скорее просто наименование; формально правильнее говорить «дивергенция».

Важное замечание по асимметрии: ожидание берётся по , поэтому штрафуются только те точки, где у есть масса. Если

, а $q(x) \to 0$ , под логарифмом возникает бесконечность, и значение дивергенции взрывается. Обратная ситуация нормальна: там, где , значение вообще не проверяется. Отсюда известное поведение: прямая KL даёт mode-covering приближения (модель обязана накрыть всё, что реально встречается), обратная KL — mode-seeking (модель может залипнуть в одну моду).

Теперь достаточно легко можно обнаружить следующее тождество. Разобьём логарифм отношения на разность:

$D_{\mathrm{KL}}(p \,\|\, q) = \mathbb{E}_p[\log p(x)] - \mathbb{E}_p[\log q(x)] = -H(p) + H(p, q),$

откуда

$H(p, q) = H(p) + D_{\mathrm{KL}}(p \,\|\, q),$

где $H(p, q) = -\sum_x p(x) \log q(x)$ — уже известная нам кросс-энтропия.

Так и зачем все эти сложности?

Перейдём к интерпретации: из тождества выше видно, что кросс-энтропия распадается на два разных слагаемых. — это энтропия самих данных, от параметров модели она не зависит. $D_{\mathrm{KL}}(p \| q)$ — это то, с чем мы работаем: насколько наша модель промахивается мимо реального распределения . Фактически минимизация кросс-энтропии — это минимизация KL-дивергенции: поскольку не зависит от параметров модели, обе задачи имеют один и тот же оптимум и одни и те же градиенты, $\nabla_\theta H(p, q_\theta) = \nabla_\theta D_{\mathrm{KL}}(p \| q_\theta)$ . Вычитать при обучении попросту незачем. Другое дело, если нужно именно численное значение KL: тогда знать необходимо, а истинное нам обычно недоступно, так что честную KL-дивергенцию мы посчитать не можем.

Отсюда следует достаточно явный вывод: абсолютное значение лосса мало о чём говорит. Лосс — это плохо или хорошо? Ответ зависит от . Если задача шумная и разметчики сами не сходятся, то может быть , и мы почти у идеала. Если задача детерминированная, , и мы всё ещё далеко.

Но самое интересное, на мой взгляд, — это интерпретация через кодирование. Величина $-\log_2 q(x)$ — это длина в битах, которую оптимальный код припишет символу , если считать, что символы приходят из распределения . Частым символам достаются короткие коды, редким — длинные. Тогда:

— средняя длина сообщения, если код построен под истинное распределение. Это теоретический минимум (теорема Шеннона об источнике).
— средняя длина, если код построен под , а данные на самом деле идут из .
$D_{\mathrm{KL}}(p \| q)$ — переплата. Лишние биты, которые появляются из-за ошибок при приближении к реальному распределению.

Разберём на конкретном примере. Пусть источник выдаёт четыре символа с вероятностями

$p = \left(\tfrac{1}{2},\ \tfrac{1}{4},\ \tfrac{1}{8},\ \tfrac{1}{8}\right) \quad \text{для } (A, B, C, D).$

Оптимальный код (код Хаффмана) здесь такой:

Символ		Код	Длина
A	1/2	`0`	1
B	1/4	`10`	2
C	1/8	`110`	3
D	1/8	`111`	3

Длины ровно совпадают с $-\log_2 p(x)$ , и средняя длина сообщения равна

$H(p) = \tfrac{1}{2}\cdot 1 + \tfrac{1}{4}\cdot 2 + \tfrac{1}{8}\cdot 3 + \tfrac{1}{8}\cdot 3 = 1.75 \text{ бита на символ.}$

Теперь представим, что наша «модель» считает распределение равномерным: $q = (\tfrac{1}{4}, \tfrac{1}{4}, \tfrac{1}{4}, \tfrac{1}{4})$ . Под такое оптимальный код — фиксированные два бита на символ: 00, 01, 10, 11. Код корректный, сообщения декодируются. Но средняя длина теперь

$H(p, q) = \sum_x p(x) \cdot 2 = 2 \text{ бита на символ,}$

а переплата составляет

$D_{\mathrm{KL}}(p \,\|\, q) = 2 - 1.75 = 0.25 \text{ бита на символ.}$

Прямая проверка по формуле даёт то же самое: $\tfrac{1}{2}\log_2\tfrac{1/2}{1/4} + \tfrac{1}{4}\log_2 1 + 2 \cdot \tfrac{1}{8}\log_2\tfrac{1/8}{1/4} = 0.5 + 0 - 0.25 = 0.25$ .

Получается, что мы недооценили частый символ A (дали ему 2 бита вместо 1) и переоценили относительно редкие C и D. На миллионе символов это 250 000 лишних бит. Модель классификации можно интерпретировать так же: обучая её кросс-энтропией, мы стараемся построить максимально экономный код для реальных меток. Уверенное и правильное предсказание — короткий код. Уверенное и неправильное — очень длинный: $-\log_2 0.001 \approx 10$ бит за один объект.

Калибровка

Из кодовой интерпретации почти сразу выпадает идея калибровки. Раз переплата $D_{\mathrm{KL}}(p \| q)$ обнуляется тогда и только тогда, когда , то оптимум кросс-энтропии достигается не на угадывании класса, а на сообщении истинных вероятностей. На языке статистики это называется строго правильным правилом оценивания (strictly proper scoring rule).

Сравним с accuracy: она не различает предсказания и , потому что argmax в обоих случаях один и тот же. Кросс-энтропия же различает.

То есть, если модель выдаёт , то примерно в 90% таких случаев предсказание должно оказываться верным. Если верных 70%, модель переуверена, и её вероятности нельзя подставлять в бизнес-логику (пороги, ожидаемая стоимость ошибки, ранжирование по риску). Проверяется это диаграммой надёжности (reliability diagram) и метриками вроде ECE, а обрабатывается, например, температурным шкалированием: делим логиты на и подбираем на валидации, минимизируя ту же кросс-энтропию.

Вместо заключения

Итого, кросс-энтропия появляется в задачах классификации как один и тот же объект, возникающий из трёх идей: отрицательное логарифмическое правдоподобие в статистике, KL-дивергенция плюс константа в терминах расхождения распределений и средняя длина сообщения в терминах кодирования. Все три взгляда сходятся в одной точке: оптимум достигается тогда, когда модель сообщает истинные вероятности, а не тогда, когда она чаще угадывает класс. Мне кажется, именно это и стоит вынести из статьи, потому что отсюда естественно вырастает и калибровка, и более внимательное отношение к предсказаниям модели.

Также можете посмотреть статью в моём бложике, где можно потыкать интерактивные графики.

ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1061392/