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

• Вероятностная интерпретация. 1 Кросс-энтропия позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что полезно для понимания уверенности модели в своих решениях. 1
• Производительность. 1 Кросс-энтропия часто приводит к лучшей производительности в задачах классификации по сравнению с другими функциями потерь, такими как среднеквадратичная ошибка. 1
• Вознаграждение за правильный прогноз. 3 Функция потерь вознаграждает модель за правильный прогноз с небольшими потерями. 3 Если вероятность ниже, значение ошибки будет высоким, и модель будет наказана за неправильный результат. 3
• Избегание насыщения градиента. 2 Логарифмирование кросс-энтропии позволяет избежать насыщения градиента при экстремальных значениях, что важно для алгоритмов градиентного спуска. 2