При обучении модели важно минимизировать значение бинарной кросс-энтропии, потому что это помогает модели делать более точные предсказания. 1

Кросс-энтропия служит показателем производительности модели: низкие значения указывают на то, что предсказанные вероятности близки к реальным меткам, что означает хорошую работу модели. 1 Высокие значения свидетельствуют о значительных расхождениях между предсказанными и реальными вероятностями, что указывает на ошибки классификации. 1

Таким образом, минимизация кросс-энтропии позволяет модели учиться предсказывать правильные метки с большей уверенностью. 3