Некоторые преимущества использования функции кросс-энтропии для оптимизации нейронных сетей:

• Повышение скорости работы и производительности. 1 Кросс-энтропия более динамична, чем другие метрики, и её использование для оптимизации алгоритмов машинного обучения часто приводит к улучшению их работы. 1
• Работа с неопределённостью. 1 Кросс-энтропия напрямую работает с неизвестным, что очень важно в машинном обучении. 1 Модели, оптимизированные с её помощью, способны справляться с неопределённостью и имеют повышенный уровень знаний и целей. 1
• Точные предсказания. 2 Функция кросс-энтропии наказывает модели за уверенные неверные предсказания и вознаграждает их за точные. 2 В результате модели учатся делать более точные предсказания и лучше классифицировать и обобщать новые данные. 2
• Работа с несбалансированными наборами данных. 2 При применении специальных техник, таких как взвешивание классов, кросс-энтропия может лучше справляться с проблемами несбалансированности классов, чем другие функции потерь. 2