خسارة تنعيم التسميات

أدخل عدد الفئات (numClasses): يمثل عدد الفئات الممكنة في مشكلة التصنيف. هذا الرقم يحدد بُعد توزيع الاحتمالات المستهدف. كلما زاد عدد الفئات، أصبح تأثير التنعيم أكثر وضوحًا لأن معامل التنعيم يوزع بالتساوي على جميع الفئات. تأكد من أن الرقم صحيح لأن أي خطأ سيؤدي إلى حساب خاطئ للخسارة.

أدخل معامل التنعيم (smoothing): وهو معامل ε (عادة بين 0 و 1). يحدد مقدار التوزيع الاحتمالي الموحد الذي يُخلط مع التوزيع الواقعي (one-hot). على سبيل المثال، ε=0.1 يعني أن 90% من الوزن يذهب للفئة الصحيحة و 10% موزعة بالتساوي على جميع الفئات. هذا يمنع النموذج من أن يكون واثقًا جدًا في تنبؤاته ويحسن التعميم.

تحت الغطاء، تقوم الحاسبة بحساب التوزيع المستهدف المُنعَّم: target = (1 - ε) * one_hot + ε / K، حيث K هو عدد الفئات. ثم تحسب خسارة الإنتروبيا المتقاطعة (Cross-Entropy Loss) بين هذا التوزيع المُنعَّم وتوزيع الاحتمالات المتوقع من النموذج (softmax). الصيغة: Loss = - Σ target_i * log(p_i) حيث p_i هي الاحتمالات المتوقعة.