Функция кросс-энтропии наиболее часто применяется в задачах бинарной классификации, потому что она напрямую согласуется с форматом вывода и структурой меток в таких задачах, где выходные данные могут быть интерпретированы как единичная вероятность (0 или 1). 4

Кросс-энтропия измеряет расхождение между предсказанной вероятностью и фактическим значением класса и накладывает более тяжёлые штрафы на уверенные, но неверные предсказания, что помогает модели со временем делать более точные предсказания. 13

Кроме того, эта функция полезна в сценариях, когда классы несбалансированы, так как она может помочь модели научиться лучше делать предсказания для меньшинства. 3

Таким образом, использование кросс-энтропии в задачах бинарной классификации напрямую соответствует характеру проблемы и позволяет оценить, насколько хорошо предсказания модели соответствуют фактическим меткам. 14