Кросс-энтропия используется в обучении нейронных сетей, потому что позволяет оценить, насколько хорошо функционирует модель классификации. 3

С помощью кросс-энтропии можно определить ошибку (или разницу) между двумя вероятностными распределениями. 3 Например, если нейросеть пытается угадать, какое животное изображено на картинке, и выдаёт вероятности: кошка — 0,2, собака — 0,7, мышь — 0,1, а на самом деле на картинке изображена собака, то кросс-энтропия покажет, насколько сеть «удивлена» правильному ответу. 2

Чем точнее сеть угадывает, тем ниже значение кросс-энтропии. 2 Идеальный прогноз — минимальная энтропия, близкая к реальному распределению. 2

Кросс-энтропия особенно полезна при работе с вероятностями и вероятностями, что делает её подходящим выбором для задач классификации. 4