Почему cross-entropy loss считается оптимальной метрикой для задач классификации?

Cross-entropy loss считается оптимальной метрикой для задач классификации по нескольким причинам:

• Измерение точности предсказаний. pareto.ai Кросс-энтропия позволяет оценить, насколько хорошо предсказания модели соответствуют реальным меткам. pareto.ai Она измеряет, насколько далеко предсказания модели от истинного распределения меток, и предоставляет чёткую метрику точности модели. pareto.ai
• Чувствительность к уверенным, но неверным предсказаниям. 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
• Ускорение обучения. encord.com Cross-entropy loss усиливает градиент, когда предсказанная вероятность значительно отличается от реальной метки, что обеспечивает более сильный сигнал для модели обновлять свои веса и, таким образом, ускоряет обучение. encord.com
• Помощь в избежании локальных минимумов. encord.com Кросс-энтропия сильнее других функций потерь наказывает за неверные предсказания, что побуждает модель продолжать значительно корректировать свои параметры до тех пор, пока она не найдёт решение, которое хорошо обобщается. encord.com
• Естественная интерпретация выходов нейросети как вероятностей. sky.pro Кросс-энтропия идеально подходит для работы с вероятностями и вероятностями, что делает её естественным выбором для задач классификации. spotintelligence.com