Какие преимущества кросс-энтропии перед среднеквадратичной ошибкой в задачах классификации?

Некоторые преимущества кросс-энтропии перед среднеквадратичной ошибкой в задачах классификации:

• Высокая чувствительность к уверенным ошибкам. sky.pro Кросс-энтропию можно понимать как «штраф» за неточные предсказания: чем более уверенно модель даёт неправильный ответ, тем выше значение функции потерь. sky.pro
• Более стабильное поведение градиентов. sky.pro В отличие от среднеквадратичной ошибки, кросс-энтропия не затухает при приближении к экстремумам. sky.pro
• Устойчивость к переобучению. otvet.mail.ru Среднеквадратичная ошибка может привести к тому, что модель начинает предсказывать слишком точные значения, но не может обобщать на новые данные. otvet.mail.ru Кросс-энтропия более устойчива к таким эффектам и позволяет модели обучаться более эффективно. otvet.mail.ru
• Вероятностная интерпретация. dzen.ru Кросс-энтропия позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что может быть полезно для понимания уверенности модели в своих решениях. dzen.ru
• Производительность. dzen.ru Кросс-энтропия часто приводит к лучшей производительности в задачах классификации по сравнению с другими функциями потерь, такими как среднеквадратичная ошибка. dzen.ru