Каковы преимущества использования функции кросс-энтропии для оптимизации нейронных сетей?

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

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