Почему кросс-энтропийная потеря эффективна для классификации изображений?

Кросс-энтропийная потеря эффективна для классификации изображений, потому что она стремится к минимуму, когда предсказанные вероятности приближаются к реальным вероятностям. 1

Функция потерь штрафует модель за неправильные прогнозы, особенно в случаях, когда предсказания сильно отклоняются от реальных вероятностей. 1 Это побуждает модель делать точные и уверенные предсказания. 2

Кроме того, категориальная кросс-энтропия предоставляет вероятностную интерпретацию. 2 Она позволяет модели выводить вероятности каждого класса, что может быть полезно для понимания уверенности модели в своих решениях. 2

Также при использовании с функцией активации softmax категориальная кросс-энтропия может быть довольно стабильной, поскольку она менее вероятно достигнет крайних значений. 2