Каковы преимущества использования кросс-энтропии по сравнению с другими функциями потерь в задачах классификации?

Некоторые преимущества использования кросс-энтропии в задачах классификации по сравнению с другими функциями потерь:

• Вероятностная интерпретация. dzen.ru Кросс-энтропия позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что 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
• Вознаграждение за правильный прогноз. wandb.ai Функция потерь вознаграждает модель за правильный прогноз с небольшими потерями. wandb.ai Если вероятность ниже, значение ошибки будет высоким, и модель будет наказана за неправильный результат. wandb.ai
• Избегание насыщения градиента. datascience.stackexchange.com Логарифмирование кросс-энтропии позволяет избежать насыщения градиента при экстремальных значениях, что важно для алгоритмов градиентного спуска. datascience.stackexchange.com